公開課 | 比MobileNet更高效，微軟資深研究員詳解基於交錯組卷積的高效DNN

卷積神經網絡在近幾年獲得了跨越式的發展，雖然它們在諸如圖像識別任務上的效果越來越好，但是隨之而來的則是模型複雜度的不斷提升。越來越深、越來越複雜的卷積神經網絡在訓練階段需要大量存儲與計算資源，因此設計高效的卷積神經網絡是非常重要和基礎的問題，而消除卷積核的冗餘性是該問題主要的解決方案。 如何消除消除卷積核的冗餘性？AI科技大本營邀請到微軟亞洲研究院視覺計算組資深研究員王井東，他將在 31 號的直播

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