解决CNN固有缺陷，CCNN凭借一般而言架构，实现多项SOTA

如最初在 8KHz 仔细观察到的音讯现在在 16KHz 仔细观察到，则与离散线性核分裂同步进行线性以产生多种不同的鼓动，因为核分裂将在每个分辨百余人下覆盖多种不同的读写子集。另一方面，紧接著核分裂是分辨百余人无关的，因此无论读写的分辨百余人如何，它都只能识别读写。

当以多种不同的分辨百余人（例如更是高的分辨百余人）重现读写时，通过核分裂降解器网络平台传输更是精密的投影网格就充足了，以便以相应的分辨百余人特质并不相同的核分裂。对于以分辨百余人 r (1) 和 r (2) 抽样的信号 x 和紧接著线性核分裂 K，两种分辨百余人下的线性左右等于与分辨百余人叠加变成人口比例的因子：

CCNN：在 ND 里样本分析远程缺少关系

具紧接著核分裂线性的残差块基础上。该学术研究对 FlexNet 体系结构同步进行了修改 ，其残差网络平台由类似于 S4 网络平台的块组变成。CCNN 体系结构如下平面图 2 附注。

基于这些仔细观察，该学术研究紧密结合了 FlexConv 的尺度（depth-wise）可除去版本，其里连通（channel-wise）线性是使用核分裂降解器网络平台

降解的核分裂推算的，之后是从 N_in 到 N_out 同步进行逐点线性。这种叠加受限制紧密结合更是广泛的 CCNN—— 从 30 到 110 个背后连通，而不就会增加网络平台参数或推算复杂度。

应该子程序核分裂降解器网络平台 G_Kernel。该学术研究仔细观察到，在之前的学术研究里核分裂降解器网络平台没有应该子程序。在子程序前，人们希望线性层的读写和输入的方差保持完全一致，以可能会梯度爆炸和消退，即 Var (x)=Var (y)。因此，线性核分裂被子程序为具方差 Var (K)=gain^2 /(in channels ⋅ kernel size) 的请注意达方式，其频各有多种不同所使用的非线性。

然而，数学框架的子程序使读写的 unitary 方差保存在输入。因此，当用作核分裂降解器网络平台时，标准化子程序新方法造成核分裂具 unitary 方差，即 Var (K)=1。结果，使用数学框架作为核分裂降解器网络平台的 CNN 经历了与连通⋅软件包分裂不等变成人口比例的特质请注意示方差的逐层增长。例如，学术研究成果仔细观察到 CKCNNs 和 FlexNets 在子程序时的 logits 左右为 1e^19。这是不可取的，这可能造成训练不稳定和必须低学习百余人。

为了解决这个情况，该学术研究决定 G_Kernel 输入方差等于 gain^2 /（in_channels⋅kernel_size）而不是 1。他们通过、

重新相加核分裂降解器网络平台的最后一层。因此，核分裂降解器网络平台输入的方差遵循有别于线性核分裂的子程序，而 CCNN 的 logits 在子程序时重现单独方差。

测试结果

如下请注意 1-4 附注，CCNN 框架在所有任务里都请注意现较好。

首先是 1D 缩放归入 CCNN 在多个紧接著可视上授予 SOTA，例如 Long Range Arena、词汇识别、1D 缩放归入，所有这些都在单独体系结构里意味着的。CCNN 通常比其他新方法框架更是小体系结构更是简单。

然后是 2D 缩放归入：通过单独体系结构，CCNN 可以也就是说并领先于更是深的 CNN。

对 ND 同步进行远程缺少样本分析的重要性。原则上可以将所有任务当作不考虑 2D 结构的基因组任务，该学术研究需用彻底改变进入核分裂降解器网络平台的投影维数，就可以在多维空间上总能定义 CCNN。有趣的是，该学术研究仔细观察到，通过在 LRA 可视测试里考虑缩放和 Pathfinder 任务的 2D 特性，可以授予更是好的结果（上请注意 3）。

在具 2D 缩放的 PathFinder 里，最大的 CCNN 授予了 96.00% 的准确百余人，比在此之前 SOTA 高出近 10 个点，并在扁平缩放上的请注意现相比优于 CCNN。

此外，在原始 2D 样本上训练的框架显示出比它们的基因组对应物更是快的取值（平面图 3）。具小线性核分裂的 2D CNN，例如 ResNet-18，由于里间池化层考虑到细粒度的在实践中字符串样本分析，无法解决 Pathfinder。

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