Google提出移动端新SOTA模型MixNets：用混合深度卷积核提升精度

作者 | Google 译者 | 刘畅 编辑 | Jane 出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）    【导语】目前，深度卷积（Depthwise convolution）在追求高性能的卷积网络中的应用变得越来越流行，但很多研究忽略了其内核大小的影响。在本文中，作者系统地研究了不同内核大小的影响，并发现将多种内核大小的优势结合在一起可以带来更高的准确性和性能。基于此观察，作者提出了

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