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
文檔大小: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揮著重要的作用,尤其是在計算機視覺領域,但過多的參數數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,調整并適當地選取該超參數,可以在網絡參數量更小的情況下,擁有更好的圖像分類效果。
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