みなさん、こんにちは。
現在、基準となるモデルと比べて性能を向上させるために、CNNアーキテクチャにチェビシェフフィルタを組み込もうとするプロジェクトに取り組んでいます。目的は、フィルタ（前処理として使う場合、またはネットワークのパイプラインの一部として使う場合のいずれか）を活用して特徴抽出を強化することですが、これまでの結果は…基本的に基準モデルと同じです。
いくつかのバリエーション（フィルタパラメータの違い、パイプライン内での配置の違いなど）を試しましたが、精度において意味のある改善が見られません。ここまでくると、適用の仕方に関して根本的に見落としていることがあるのか、それとも実際のところ得られるメリットがそれほど大きくないのか、どちらなのか気になっています。
同じようなことをした、またはチェビシェフフィルタのような古典的な信号処理の手法をCNNと組み合わせることを試した方はいらっしゃいますか？
フィルタはどこに統合しましたか（入力の前処理か、それともネットワーク内部か）？
実際に性能は良くなりましたか？
チューニングのコツや避けるべき落とし穴はありますか？
今ちょっと行き詰まっていて、指導教員は近いうちに何らかの進展を期待しています。なので、何か手がかりになるようなこと、あるいは参考にできる論文やリポジトリなどがあれば、とてもありがたいです。
前もってありがとうございます！
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