前几天，Uber AI实验室发布了一篇非常瞩目的论文，说卷积神经网络 (CNN) 在一些很简单很直接的任务里面，会失守。


image

比如，一张白色图片，上面有个黑点。给CNN喂食这个点的 (i,j) 坐标，它就是画不出原来那幅图。

总结起来，监督渲染、监督坐标分类，以及监督回归，对CNN来说都是大难题。

于是，团队提出了CoordConv，来回收这些失陷的领土。



image


不过很快，这篇论文，和拯救CNN的主角CoordConv，就被一篇有点长的博文“鞭尸”了。

博客的主人Filip Piekniewski (暂称菲菲) 说，他给这项研究做了尸检。

加个特征，而已

首先，关于 (上文白纸黑点) 定位问题，Uber团队发现，CNN不擅长把笛卡尔坐标 (i,j) 转换成独热像素空间 (One-Hot Pixel Space) 里的位置。

菲菲提到，CNN的结构，从

继续阅读与本文标签相同的文章

None
最新文章 最热文章
收藏 打印

特别推荐 2026年06月02日 星期二

精彩发现

热门标签

阻止表单提交 窗口 关闭浏览器 清除 CDATA css文件 光标位置 坐标 javascrpt !important 超链接 数字

相关文章

1
前端工程师最好的全栈开发实践-设计开发属于自己的nodejs博客
160人阅读
2
GMTC 大前端时代前端监控的最佳实践
1933人阅读
3
更多关于渐进式图片加载的实现
889人阅读