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[模型壓縮/加速]-加速卷積計算的三種方法-Depth-wise Conv、Group Conv、Channel-wise Conv
時間 2021-05-25
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模型壓縮/加速
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深度學習
卷積
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1.概念簡介 假設輸入尺寸大小爲aa、通道 爲n,輸出通道數爲m,卷積核大小爲bb,步長爲1.那麼 計算量爲 FLOPs = a * a * n * m * b * b 參數量爲 b * b * n * m 這就是傳統卷積的計算方式,可以看到,當a、b、n、m相對較大的時候,造成的計算量是非常大的,所以就有降低模型大小與計算量的需要。 2.Depth-wise Conv 出自論文《MobileNe
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