1樓：超越
提供乙個相近的思路。
在題主的想法中，需要人工地將背景畫素/無關畫素設定為零。這涉及到人工，操作上會很麻煩。
我們能不能找一種方式，讓卷積神經網路自動地將無關特徵置為零呢？
殘差收縮網路[1]
[2]提供了一種思路。它採用了軟閾值函式：
τ是閾值，τ＞0
軟閾值函式的作用，就是將取值在[-τ，τ]之間的值置為零。
軟閾值函式輸入與輸出的關係
那麼τ該怎麼設定呢？
人工設定τ無疑是很麻煩的。
殘差收縮網路採用了乙個子網路，類似於SENet來自動設定閾值τ。（注意：這個子網路與SENet是存在差別的，不僅保證了τ＞0，還保證了τ不會太大；如果τ太大，那麼所有輸出就都是0了）
（面向強噪、高冗餘資料的）殘差收縮網路
然後，如果我們把軟閾值化前一層的偏置b，與軟閾值化層一起考慮的話，置為0的區間就是[-τ+b, τ+b]。
最後的結論是，殘差收縮網路能夠靈活地設定需要置為0的特徵區間，能夠應對強噪、高冗餘的資料。
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