轻量级卷积神经网络

时间 2020-12-31

标签卷积神经网络繁體版

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SqueezeNet Fire Module：Squeeze层和Expand层类似Inception结构深度压缩方法 MobileNet（google）精度损失可控范围内，大幅度降低参数和计算量模型结构：深度可分离卷积，每个分组都是由一通道组成 1.深度卷积（Depth-wise）：每一个channel为一个组，减少参数量，损失了通道之间的关联 2.点卷积（Point-wise）：1*1卷

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2. 轻量化卷积神经网络
3. 轻量级卷积神经网络综述
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7. 2.3 卷积神经网络-卷积神经网络实战
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9. 4.卷积神经网络-第一周卷积神经网络
10. 【卷积神经网络】Lesson 2--深层卷积神经网络
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