| GSDCPeleeNet：基于PeleeNet的高效轻量化卷积神经网络 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：522 K | |
| 標簽： 图像分类 卷积神经网络 轻量化 | |
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| 文檔介紹：卷积神经网络在各个领域都发挥着重要的作用，尤其是在计算机视觉领域，但过多的参数数量和计算量限制了它在移动设备上的应用。针对上述问题，结合分组卷积方法和参数共享、密集连接的思想，提出了一种新的卷积算法Group-Shard-Dense-Channle-Wise。利用该卷积算法，在PeleeNet网络结构的基础上，改进出一种高效的轻量化卷积神经网络——GSDCPeleeNet。与其他卷积神经网络相比，该网络在具有更少参数的情况下，几乎不损失识别精度甚至识别精度更高。该网络选取1×1卷积层中卷积核信道方向上的步长s作为超参数，调整并适当地选取该超参数，可以在网络参数量更小的情况下，拥有更好的图像分类效果。 | |
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