En esta charla se presenta la capa Hadamard, una forma simple y computacionalmente eficiente de mejorar los resultados en la clasificación de ejemplos adversarios y segmentación de imágenes. La principal ventaja de esta capa es que no aumenta el número de parámetros de un modelo de redes neuronales y el costo computacional adicional es marginal. En esta charla se mostrarán resultados experimentales que muestran que la capa Hadamard mejora sustancialmente el rendimiento de modelos ya existentes en distintos conjuntos de imágenes que benefician aplicaciones como el diagnóstico por medio de imágenes médicas y la conducción de automóviles autónomos.
30 сен 2024
