BCNN 训练和压缩 本节详细讨论 了 BCNN 模型细节，包括模型结构、BCNN 的基本构建块和操作、使用 SLR 进行权重剪枝以及基于象限二值化、 STE 的权重量化。 对于 BCNN，批归一化是模型收敛的强制性操作。 图 1：CNN 与 BCNN 的比较 对于以三通道（RGB）作为输入的图像，初始输入仅包含实部。 本节中介绍了 2 个 BCNN 模型设计：基于 BCNN 模型的 NIN（network in network）和基于 BCNN 模型的 ResNet-18。 实验 BCNN 模型的训练 研究者将 SLR 剪枝和基于 STE 的量化技术用于 NiN-Net 和 ResNet-18，这两个网络都是基于 BCNN。 NIN-Net 模型的 BCNN 上实现了 1.51 倍的加速，在基于 ResNet-18 模型的 BCNN 上实现了 1.58 倍的加速。
在本文中，我们通过提出一种混合模型来共同应对这些挑战，该模型使用贝叶斯卷积神经网络（BCNN）进行不确定性量化，并采用主动学习方法来注释未标记的数据。 BCNN用作特征描述符，然后在主动学习设置中将这些特征用于训练模型。我们评估了糖尿病视网膜病变分类问题的拟议框架，并已在不同指标方面取得了最先进的进展。 address these challenges by proposing a hybrid model, which uses a Bayesian convolutional neural network (BCNN The BCNN is used as a feature descriptor and these features are then used for training a model, in an
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双线性 CNN（BCNN）仅具备二阶信息，没有使用矩阵归一化。改进后的 BCNN（iBCNN）和 G^2DeNet 都利用了矩阵归一化，但是都受制于高维度，因为它们需要计算一个很大的池化矩阵的平方根。 本论文使用同质填充局部特征（homogeneous padded local feature）的张量积重写了 G^2DeNet 的方程，使之对齐 BCNN 架构，以使高斯嵌入操作和双线性池化解耦合。
近年来，将 DCN 与二值化神经网络（BNN） 相结合的二值化复数神经网络 （BCNN），在实时分类复数数据方面显示出巨大潜力。 本文中，来自康涅狄格大学、斯蒂文斯理工学院等机构的研究者提出了一种基于结构剪枝的 BCNN 加速器，它能够在边缘设备上提供超过 5000 帧 / 秒的推理吞吐量。 CNN 与 BCNN 的比较。 推荐：FPGA 加速 BCNN，模型 20 倍剪枝率、边缘设备超 5000 帧 / 秒推理吞吐量。
4、总结 ---- 就个人而言，二阶信息的使用帮助我更好的理解细分类问题，为什么BCNN在细分类问题中可以取得显著的效果。
abs/1503.03832] Bilinear CNN Models for Fine-grained Visual Recognition [http://vis-www.cs.umass.edu/bcnn
在卷积操作前做attention，比如Attention-Based BCNN-1，这个任务是文本蕴含任务需要处理两段文本，同时对两段输入的序列向量进行attention，计算出特征向量，再拼接到原始向量中 在卷积操作后做attention，比如Attention-Based BCNN-2，对两段文本的卷积层的输出做attention，作为pooling层的输入。 c.
sentence pair)句子配对.这包括了Answer Selection（AS），Paraphrase identification（PI），Textual entailment（TE） 基础模型：BCNN (Basic Bi-CNN) BCNN有四个部分：1.
ProtoTree (CVPR 2021) 基于注意力机制 OSME+MAMC (ECCV 2018) MGE-CNN (ICCV 2019) APCNN (IEEE TIP 2021) 基于高阶特征交互 BCNN
abs/1703.01229] Bilinear CNN Models for Fine-grained Visual Recognition [http://vis-www.cs.umass.edu/bcnn
CNN模型（简称 hCNN模型）是 2017年由阿里提出的电商 QA模型 [18]，考虑到基于 LSTM的模型参数复杂、比较耗时， hCNN模型采用两种不同类型的 CNN作为文本特征的编码器，一方面利用 BCNN
CNN-attention[13,14]; AP[15]; AICNN[16]; MVFNN[17]; BiMPM[18]; DQI[22]; DIIN[23] 2.2 模型介绍 2.2.1 ABCNN[12] 首先介绍BCNN ABCNN是在BCNN的基础上加了两种attention机制。模型结果如下图： ? (1)在输入层加入attention 其原理为将输入拓展成双通道。
引文：http://vis-www.cs.umass.edu/bcnn/ 下载地址：https://s3.amazonaws.com/fast-ai-imageclas/CUB_200_2011.tgz
在这里，我们建议使用贝叶斯卷积神经网络（BCNN）来近似SPI中DL预测的不确定性（来自有限的训练数据和网络模型）。BCNN预测结果中的每个像素代表概率分布的参数，而不是图像强度值。 然后，通过在训练阶段最小化负对数似然损失函数和在预测阶段最小化蒙特卡罗误差，用BCNN逼近不确定性。结果表明，在不同的压缩比和噪声水平下，BCNN能够可靠地逼近SPI中DL预测的不确定性。 在基于深度学习的SPI中，BCNN的预测不确定性揭示了大部分重建误差来自于图像特征的边缘。 结果表明，所提出的BCNN可以为SPI中DL预测的不确定性提供一个可靠的近似工具，可以广泛应用于SPI的许多应用中。 The results show that the BCNN can reliably approximate the uncertainty of the DL predictions in SPI
HybridCNN模型（简称 hCNN模型）是 2017年由阿里提出的电商 QA模型[18]，考虑到基于 LSTM的模型参数复杂、比较耗时， hCNN模型采用两种不同类型的 CNN作为文本特征的编码器，一方面利用 BCNN
为了缓解由函数逼近精度低的BCNN引起的强化学习的不稳定性，我们的BPN采用了一种称为保守值迭代的鲁棒值更新方案，该方案能够容忍函数逼近误差。 To alleviate the instability of reinforcement learning caused by a BCNN with low function approximation
该系统由一个级联贝叶斯卷积神经网络（c-BCNN）和一个几何眼模型组成，前者用于捕捉眼睛外观与其标志点之间的概率关系，后者用于从眼睛标志点估计眼睛注视。 The proposed system consists of a cascade-Bayesian Convolutional Neural Network (c-BCNN) to capture the
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