本文介绍: REFCONV是一种用于构建强大卷积神经网络的重新参数化的重新聚焦卷积（re–parameterized refocusing convolution）。它是一种特殊的卷积层，旨在通过重新参数化输入特征图来增强卷积神经网络的能力。在传统的卷积神经网络中，卷积层通过将输入特征图与一组卷积核（filters）进行卷积运算，以检测和提取输入数据中的局部特征。然而，这种传统的卷积方式可能会在处理具有复杂结构和多样性的数据时遇到一些挑战。REFCONV通过重新参数化输入特征图来解决这些问题。
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