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移動端網絡模型總結
時間 2021-07-11
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機器學習與深度學習理論2
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移動端網絡模型 SqueezeNet ICLR-2017-SqueezeNet-伯克利&斯坦福 背景:從block內部構件組合角度考慮,基於AlexNet網絡做的相關改進 創新點: 將 3x3卷積替換成 1x1卷積(參數量減少了9倍) 減少 3x3 卷積的通道數(將3X3XMXN,中的輸入通道M和輸出通道N數量減少) 將降採樣後置(提升精度,但該方式增加了計算量) 採用了模塊化的卷積:Fire 模
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