Table 1 The parameters of auxiliary classifier
From: Robust automatic modulation classification under noise mismatch
Layer name | Output size | Layer parameters |
|---|---|---|
Branch 1 | ||
Convolutional Layer | 28 × 28 × 64 | 1 × 1 × 64 Convolution+ReLU6 |
Pooling Layer | 1 × 1 × 64 | 1 × 1 Adaptive batch normalization |
Convolutional Layer | 1 × 1 × 16 | 1 × 1 × 16 Convolution+ReLU |
Convolutional Layer | 1 × 1 ×  × 64 | 1 × 1 × 64 Convolution+Hard Sigmoid |
Branch 2 | ||
Convolutional Layer | 28 × 28 × 96 | 1 × 1 × 96 Convolution+ReLU6 |
Convolutional Layer | 28 × 28 × 128 | 3 × 3 × 128 Convolution+ReLU6 |
Pooling Layer | 1 × 1 × 128 | 1 × 1 Adaptive batch normalization |
Convolutional Layer | 1 × 1 × 32 | 1 × 1 × 32 Convolution+ReLU |
Convolutional Layer | 1 × 1 × 128 | 1 × 1 × 128 Convolution+Hard Sigmoid |
Branch 3 | ||
Convolutional Layer | 28 × 28 × 16 | 1 × 1 × 16 Convolution+ReLU6 |
Convolutional Layer | 28 × 28 × 32 | 5 × 5 × 32 Convolution+ReLU6 |
Pooling Layer | 1 × 1 × 32 | 1 × 1 Adaptive batch normalization |
Convolutional Layer | 1 × 1 × 8 | 1 × 1 × 8 Convolution+ReLU |
Convolutional Layer | 1 × 1 × 32 | 1 × 1 × 32 Convolution+Hard Sigmoid |
Branch 4 | ||
Pooling Layer | 28 × 28 × 192 | 3 × 3 Max pooling |
Convolutional Layer | 28 × 28 × 32 | 1 × 1 × 32 Convolution+ReLU6 |
Pooling Layer | 1 × 1 × 32 | 1 × 1 Adaptive batch normalization |
Convolutional Layer | 1 × 1 × 8 | 1 × 1 × 8 Convolution+ReLU |
Convolutional Layer | 1 × 1 × 32 | 1 × 1 × 32 Convolution+Hard Sigmoid |