本文介绍一种无需循环、利用布尔掩码实现张量按通道l2范数选择性合并的高效方法，适用于批量图像或特征图融合任务，可将原始o(b×c 时间复杂度降至常数级张量操作。 在深度学习中，常需对两个同形状的3D/4D张量（如特征图...

本文介绍一种无需循环、利用布尔掩码实现张量通道级范数比较与选择的高效方法，可将原双层for循环方案提速数十倍，适用于pytorch中多通道特征图的自适应融合任务。 在深度学习中，常需根据通道（channel）的统计特性（...

本文介绍一种基于布尔掩码的向量化方法，替代原始双层循环，实现对两个同形状3d/4d张量按通道l2范数比较后逐通道选取较大者，大幅提升计算效率。 在深度学习中，常需根据通道级统计量（如L2范数）对多个特征图进行融合决策。原...