公开课 | 比MobileNet更高效，微软资深研究员详解基于交错组卷积的高效DNN

卷积神经网络在近几年获得了跨越式的发展，虽然它们在诸如图像识别任务上的效果越来越好，但是随之而来的则是模型复杂度的不断提升。越来越深、越来越复杂的卷积神经网络在训练阶段需要大量存储与计算资源，因此设计高效的卷积神经网络是非常重要和基础的问题，而消除卷积核的冗余性是该问题主要的解决方案。 如何消除消除卷积核的冗余性？AI科技大本营邀请到微软亚洲研究院视觉计算组资深研究员王井东，他将在 31 号的直播

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