CondenseNet: An Efficient DenseNet using Learned Group Convolutions

1. 摘要 作者提出了一個前所未有高效的新奇網絡結構，稱之爲 CondenseNet，該結構結合了密集連接性和可學習的分組卷積模塊。 密集連接性有利於網絡中的特徵複用，而可學習的分組卷積模塊則可以移除多餘的特徵複用之間的連接。在測試的時候，訓練好的模型可以使用標準的分組卷積來實現，在實際中計算非常高效。 2. 介紹和相關工作 深度學習模型一般都是在多個 GPU 上進行訓練，然後再在計算資源有限的移

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