KAN卷积神经网络来了！全新混合架构已开源，训练速度狂飙16倍

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最近大热的KAN终于搭上CNN了，有新的研究将卷积的经典线性变换更改为每个像素中可学习的非线性激活函数，提出了开源KAN卷积CKAN。 这是一种 将KAN的优势整合到CNN架构中的创新尝试 。众所周知，KAN有着训练速度慢的局限，通过引入卷积神经网络，我们可以利用CNN高效的空间处理能力来优化KAN的结构，从而提升训练速度。 这方面还有一个效果更优的成果KonvNeXt，遥感图像分类领域的，通过将KAN层与多个预训练的CNN模型结合，实现了98.1%的准确率，以及16倍提速。 可见这种结合策略具备 高效率和高准确性 的优势，是我们构建更高质量深度学习模型的更优选择，已经有不少新研究可以证明，我从中挑选了 8个 KAN+CNN的新成果 分享给大家，建议想发论文的同学抓好这一轮热点。 扫码 添加小享， 回复“ KAN卷积 ”    免费获取 全部论文及代码合集 Convolut ………………………………