MixNet瞭解一下，來自Google Brain最新SOTA移動AI架構

 2020-01-04 20:10:04 作者：Less Wright 編譯：ronghuaiyang 導讀 MixNet-L 比 ResNet-153 的參數少 8 倍，而 MixNet-M 的性能與之完全相同，但參數少 12 倍，FLOPS 少 31 倍。 摘要： 通過將單個卷積核替換爲 3x3 - 9x9 混合分組和神經搜索「MixNet」架構，在標準的移動指標下，ImageNet top

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