GSDCPeleeNet：基于PeleeNet的高效輕量化卷積神經網絡
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>522 K
標簽： 圖像分類 卷積神經網絡 輕量化
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文檔介紹：卷積神經網絡在各個領域都發(fā)揮著重要的作用,，尤其是在計算機視覺領域，但過多的參數(shù)數(shù)量和計算量限制了它在移動設備上的應用,。針對上述問題，結合分組卷積方法和參數(shù)共享,、密集連接的思想,，提出了一種新的卷積算法Group-Shard-Dense-Channle-Wise。利用該卷積算法,，在PeleeNet網絡結構的基礎上,，改進出一種高效的輕量化卷積神經網絡——GSDCPeleeNet。與其他卷積神經網絡相比，該網絡在具有更少參數(shù)的情況下,，幾乎不損失識別精度甚至識別精度更高,。該網絡選取1×1卷積層中卷積核信道方向上的步長s作為超參數(shù)，調整并適當?shù)剡x取該超參數(shù),，可以在網絡參數(shù)量更小的情況下,，擁有更好的圖像分類效果。
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