用于图像分类的平移不变光学神经网络

在实际应用中，组件的未对齐和输入图像的平移极大地影响了所有光学卷积神经元网络 (CNN) 的分类性能。 本文提出了一种名为 Trans-ONN 的自由空间全光 CNN，可以准确地对水平、垂直或对角线方向上翻译的图像进行分类。 Trans-ONN 使用光学运动池 (OMP) 层通过在傅立叶平面中实现不同的掩码来提供平移不变性。 Trans-ONN 使用全局平均池化来提高平移不变性。

来源和详细信息：
https://www.nature.com/articles/s41598-022-22291-0