具有动态权重选择的相位选择性卷积

摘要

本文描述的各方面提供了一种执行相位选择性卷积的方法，包括：接收多相位预激活激活数据；划分该多相位预激活数据；将第一激活函数应用于该组第一相位预激活数据，以形成一组第一相位激活输出；将该组第一相位激活输出与第一卷积核进行卷积，以形成第一相位输出特征图；对该组第二相位激活数据取反；将第二激活函数应用于取反后的该组第二相位预激活数据，以形成一组第二相位激活输出；将该组第二相位激活输出与第二卷积核进行卷积，以形成第二相位输出特征图；对该第二相位输出特征图取反；以及基于该第一相位输出特征图和该第二相位输出特征图来训练该神经网络。