论文笔记《Active Convolution: Learning the Shape of Convolution for Image Classification》

研究背景 近年来，深入学习在许多计算机视觉应用中取得了巨大的成功。传统的卷积神经网络（CNN）成为最近几年计算机视觉研究的主要方法。   AlexNet 迄今为止，关于CNN的大多数研究集中在开发诸如Inception , residual networks的这种网络结构上。 卷积单元通常设置为3*3，5*5，11*11 这种固定的卷积单元。但是卷积层是CNN的核心，却很少有研究针对卷积单元本身。

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