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Vasiliy Usatyuk

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RESEARCH · CL_08604 · Apr 29 · 04:00

受物理学启发的图集成在图像分类中实现高精度

研究人员开发了一种新颖的受物理学启发的自然图像分类方法，摆脱了计算成本高昂的高维CNN特征。他们将冻结的MobileNetV2特征解释为准循环LDPC图上的伊辛自旋，形成一个随机键伊辛模型。通过在该模型上以其西森森温度运行，他们建立了谱拓扑对应关系以抑制有害的图子结构，在保持ImageNet-10和ImageNet-100等数据集高精度的同时，显著降低了维度。