微軟資深研究員詳解基於交錯組卷積的高效DNN | 公開課筆記
作者 | 王井東 整理 | 阿司匹林 出品 | 人工智能頭條（公衆號ID：AI_Thinker） 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，而消除卷積的冗餘性是該問題主要的解決方案之一。 如何消除消除卷積的
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