MnasNet論文解析
現在的NAS方法越來越重視小模型的NAS搜索，在傳統深度學習的模型壓縮中，主要有MobileNet、ShuffleNet、SqueezeNet等方法。其中，MobileNet系列從分通道depthwise卷積（V1）發展到Invert Bottleneck結構（V2），在大量降低參數的同時，還能維持在較高的精度水平，在實際設備中廣泛使用。 MnasNet就是以MobileNet V2爲backbo
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