207-B2｜频域中加速网络推理，UNet数学解释，SAM变体综述；视觉皮层语义选择性，脑启发正则化提高对抗鲁棒性；深度伪造检测

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AIGC   Research 主编｜ 庄才林（Cailin Zhuang） 技术支持｜胡耀淇（Yaoqi Hu） Topic: Foundation｜Accelerating & Frequency Accelerating Inference of Networks in the Frequency Domain 2024-10-06｜U Alberta｜⭐️ 🟡 http://arxiv.org/abs/2410.04342v1 https://github.com/guanfangdong/FreqNet-Infer 概述 本研究提出了一种新颖的方法， 通过在频域中加速网络推理 ，以提高深度学习模型的效率。 传统上，深度学习模型在空间域中进行训练和推理，但由于频域中的参数可以显著减少而不显著降低准确性， 因此本研究探索了在频域进行推理的潜力。研究的核心是提出一种频率推理链，该链允许直接在频域中执行非线性操作，从而避免了传统方法中需要进行多次频率转换的复杂性 。实验结果表明，该方法在高加速比的情况下，能够显著提升模型的准确性和推理速度，尤其是在处理大规模数据集时。 方法 本研 ………………………………