CNN结构演变总结（一）经典模型
导言： 自2012年AlexNet在ImageNet比赛上获得冠军，卷积神经网络逐渐取代传统算法成为了处理计算机视觉任务的核心。 在这几年，研究人员从提升特征提取能力，改进回传梯度更新效果，缩短训练时间，可视化内部结构，减少网络参数量，模型轻量化, 自动设计网络结构等这些方面，对卷积 ...
原文：CNN结构演变总结（二）轻量化模型
CNN结构演变总结 一 经典模型 导言： 上一篇介绍了经典模型中的结构演变，介绍了设计原理，作用，效果等。在本文，将对轻量化模型进行总结分析。 轻量化模型主要围绕减少计算量，减少参数，降低实际运行时间，简化底层实现方式等这几个方面，提出了深度可分离卷积，分组卷积，可调超参数降低空间分辨率和减少通道数，新的激活函数等方法，并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析，提出了一些结构设计原则，并根据这些 ...
2021-03-05 18:18 0 568 推荐指数：
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CNN结构演变总结（三）设计原则
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深度学习模型轻量化（下） 2.4 蒸馏 2.4.1 蒸馏流程 蒸馏本质是student对teacher的拟合，从teacher中汲取养分，学到知识，不仅仅可以用到模型压缩和加速中。蒸馏常见流程如下图所示 1. 老师和学生可以是不同的网络结构，比如BERT蒸馏到BiLSTM网络 ...
四大轻量化模型对比（转）
原文地址：https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/79019191 本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet ...