Google提出移動端新SOTA模型MixNets：用混合深度卷積核提升精度

作者 | Google 譯者 | 劉暢 編輯 | Jane 出品 | AI科技大本營（ID：rgznai100）    【導語】目前，深度卷積（Depthwise convolution）在追求高性能的卷積網絡中的應用變得越來越流行，但很多研究忽略了其內核大小的影響。在本文中，作者系統地研究了不同內核大小的影響，並發現將多種內核大小的優勢結合在一起可以帶來更高的準確性和性能。基於此觀察，作者提出了

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