CondenseNet: An Efficient DenseNet using Learned Group Convolutions

1. 摘要 作者提出了一个前所未有高效的新奇网络结构，称之为 CondenseNet，该结构结合了密集连接性和可学习的分组卷积模块。 密集连接性有利于网络中的特征复用，而可学习的分组卷积模块则可以移除多余的特征复用之间的连接。在测试的时候，训练好的模型可以使用标准的分组卷积来实现，在实际中计算非常高效。 2. 介绍和相关工作 深度学习模型一般都是在多个 GPU 上进行训练，然后再在计算资源有限的移

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