{'Black-grass': 0, 'Charlock': 1, 'Cleavers': 2, 'Common Chickweed': 3, 'Common wheat': 4, 'Fat Hen': 5, 'Loose Silky-bent': 6, 'Maize': 7, 'Scentless Mayweed': 8, 'Shepherds Purse': 9, 'Small-flowered Cranesbill': 10, 'Sugar beet': 11}
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可逆柱状结构(RevCol)是一种网络结构,它受到GLOM(Global Columnar Memory)的启发。RevCol由N个子网络(或称为列)组成,每个子网络的结构和功能都是相同的。这种结构可以有效地解决信息崩溃的问题,通过在前面的列中添加额外的监督,以保持特征和输入图像之间的互信息。此外,RevCol可以逐渐解耦语义和低级信息,从而提取和利用任务相关信息来进一步提高性能。在实现上,对于中间监督,采用了加权求和的方式将两个损失合并,对于所有变体的RevCol,通过实验确定将监督头添加到特定的列中。 这篇文章使用RevCol完成植物分类任务,模型采用revcol_tiny向大家展示如何使用RevCol。revcol_tiny在这个数据集上实现了96+%的ACC,
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