DYNAMIC TRIPLET CONVOLUTION FOR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

Methods, apparatus, systems and articles of manufacture (e.g., physical storage media) to implement dynamic triplet convolution for convolutional neural networks are disclosed. An example apparatus disclosed herein for a convolutional neural network is to calculate one or more scalar kernels based on an input feature map applied to a layer of the convolutional neural network, ones of the one or more scalar kernels corresponding to respective dimensions of a static multidimensional convolutional filter associated with the layer of the convolutional neural network. The disclosed example apparatus is also to scale elements of the static multidimensional convolutional filter along a first one of the dimensions based on a first one of the one or more scalar kernels corresponding to the first one of the dimensions to determine a dynamic multidimensional convolutional filter associated with the layer of the convolutional neural network. L'invention concerne des procédés, des appareils, des systèmes et des articles manufacturés (par exemple, des supports de stockage physiques) pour mettre en œuvre une convolution de triplets dynamique pour des réseaux neuronaux convolutifs. Un exemple d'appareil divulgué dans la description pour un réseau neuronal convolutif est destiné à calculer un ou plusieurs noyaux scalaires sur la base d'une carte de caractéristiques d'entrée appliquée à une couche du réseau neuronal convolutif, certains du ou des noyaux scalaires correspondant à des dimensions respectives d'un filtre convolutif multidimensionnel statique associé à la couche du réseau neuronal convolutif. L'exemple d'appareil est également destiné à changer l'échelle d'éléments du filtre convolutif multidimensionnel statique le long d'une première des dimensions sur la base d'un premier du ou des noyaux scalaires correspondant à la première des dimensions afin de déterminer un filtre convolutif multidimensionnel dynamique associé à la couche du réseau neuronal convolutif.