轻量化卷积神经网络

时间 2019-12-13

标签轻量神经网络繁體版

原文原文链接

MobileNetV1 MobileNet模型的核心就是将本来标准的卷积操做因式分解成一个depthwise convolution和一个1*1的卷积（文中叫pointwise convolution）操做。简单讲就是将原来一个卷积层分红两个卷积层，其中前面一个卷积层的每一个filter都只跟input的每一个channel进行卷积，而后后面一个卷积层则负责combining，即将上一层卷积的结果

>>阅读原文<<

1. 轻量级卷积神经网络
2. 可分离卷积-轻量级卷积神经网络
3. 卷积神经网络 - 卷积池化
4. 纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception
5. 轻量化卷积神经网络（SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet，Xception）
6. 轻量化卷积神经网络MobileNet论文详解（V1&V2）
7. 轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception
8. 神经网络-卷积神经网络
9. 【卷积神经网络】Lesson 1--卷积神经网络基础
10. （CNN）卷积神经网络（五）常见卷积神经网络
更多相关文章...
• 网络协议是什么？ - TCP/IP教程
• netwox显示网络配置信息 - TCP/IP教程
• Docker容器实战(一) - 封神Server端技术
• IntelliJ IDEA代码格式化设置

最新文章

1. Appium入门
2. Spring WebFlux 源码分析(2)-Netty 服务器启动服务流程 --TBD
3. wxpython入门第六步（高级组件）
4. CentOS7.5安装SVN和可视化管理工具iF.SVNAdmin
5. jedis 3.0.1中JedisPoolConfig对象缺少setMaxIdle、setMaxWaitMillis等方法，问题记录
6. 一步一图一代码，一定要让你真正彻底明白红黑树
7. 2018-04-12—（重点）源码角度分析Handler运行原理
8. Spring AOP源码详细解析
9. Spring Cloud（1）
10. python简单爬去油价信息发送到公众号

本站公众号

欢迎关注本站公众号,获取更多信息

1. 轻量级卷积神经网络
2. 可分离卷积-轻量级卷积神经网络
3. 卷积神经网络 - 卷积池化
4. 纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception
5. 轻量化卷积神经网络（SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet，Xception）
6. 轻量化卷积神经网络MobileNet论文详解（V1&V2）
7. 轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception
8. 神经网络-卷积神经网络
9. 【卷积神经网络】Lesson 1--卷积神经网络基础
10. （CNN）卷积神经网络（五）常见卷积神经网络

>>更多相关文章<<