谷歌论文题目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他参考: CNN模型之MobileNet Mobilenet网络的理解 轻量化网络 ...
引言 深度神经网络模型被广泛应用在图像分类 物体检测等机器视觉任务中,并取得了巨大成功。然而,由于存储空间和功耗的限制,神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。 目前工业级和学术界设计轻量化神经网络模型主要有 个方向: 人工设计轻量化神经网络模型 基于神经网络架构搜索 Neural Architecture Search,NAS 的自动化设计神经网络 CNN模型压缩 基于Aut ...
2021-06-02 10:34 0 1974 推荐指数:
谷歌论文题目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他参考: CNN模型之MobileNet Mobilenet网络的理解 轻量化网络 ...
主要根据具体任务的数据集特点以及相关评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率,深度,每一层宽度,拓扑结构等细节 大部分的论文基于imagenet这种公开数据集进行通用网络结构设计,早期只是通过分类精度来证明设计的优劣,后期进行网络参数量(Params)和计算量(FLOPs)的对比 ...
论文提出了移动端的神经网络架构搜索方法,该方法主要有两个思路,首先使用多目标优化方法将模型在实际设备上的耗时融入搜索中,然后使用分解的层次搜索空间,来让网络保持层多样性的同时,搜索空间依然很简洁,能够使得搜索的模型在准确率和耗时中有更好的trade off 来源:【晓飞的算法工程笔记 ...
tiny-dnn跑起来 ...
翻译: http://baijiahao.baidu.com/s?id=1565832713111936&wfr=spider&for=pc http://baijiahao ...
1、网络层数 大部分单个隐藏层即可 2、输入层神经元个数 输入变量的个数通常都是由问题的外部描述所确定的。例如,如果有4个外部变量作为网络的输入,那么网络就有4个输入。但是,这是不是意味着输入层的神经元个数就为4呢?答案是否定的! 因为每个神经元的输入可以有无数个,所以,通常 ...
start small gradually increase the model size small parameter, deep is better than wider; dee ...
本文来自于 [1] BP神经网络 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感谢原文作者! 1- M-P模型 按照生物神经元,我们建立M-P模型。为了使得建模更加简单,以便于进行形式化表达,我们忽略时间整合作用、不应期等复杂因素,并把 ...