separable convolution(深度可分離卷積),它將一般的卷積過程分為了depthwise con ...
Pointwise Depthwise Groupwise 這三種方法都是在標准卷積的基礎上進行修改,以達到參數削減,同時保證准確率能夠滿足要求的目的 標准卷積示意圖: 這里假設卷積層的輸入通道數為 C in ,輸出通道數為 C out ,假設采用 k k 大小的卷積核來進行卷積,那么最終需要 C out 個 尺寸為 k K C in 的卷積核,即這一個卷積層所需要的參數量為 C out k k ...
2019-09-18 12:01 0 398 推薦指數:
separable convolution(深度可分離卷積),它將一般的卷積過程分為了depthwise con ...
深度分離卷積是Xception這個模型中提出來的(不太確定,但肯定是它讓這個概念為大眾周知),具體來說分為兩步,depthwise conv和pointwise conv,前者對輸入特征圖的每個通道進行卷積,然后將輸出串聯,后者就是大家都知道的1X1卷積,二者結合,使得參數量和計算量大幅減少 ...
博客:blog.shinelee.me | 博客園 | CSDN 目錄 寫在前面 Convolution VS Group Convolution Group Convolution的用途 參考 寫在前面 Group Convolution分組卷積 ...
按照普通卷積-深度卷積-深度可分離卷積的思路總結。 depthwise_conv2d來源於深度可分離卷積,如下論文: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 函數定義 ...
目錄: 1、什么是depthwise separable convolution? 2、分析計算量、flops 3、參數量 4、與傳統卷積比較 5、reference ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857 這個例子說明了什么叫做空間可分離卷積,這種方法並不應用在深度學習中,只是用來幫你理解這種結構。 在神經網絡中,我們通常會使用深度可分離卷積結構(depthwise separable convolution)。 這種 ...
定義 卷積是兩個變量在某范圍內相乘后求和的結果。如果卷積的變量是序列x(n)和h(n),則卷積的結果 , 其中星號*表示卷積。 當時序n=0時,序列h( ...
Epic Convolution! 話說卡老師到底會不會 Epic Convolution II 啊,這玩意有沒有被解決啊 由於這題是五合一題 所以代碼里面很多都用折紙的天使命名 × 嘗試寫一篇人話題解。 在做這道題之前,你需要仔細閱讀 具體數學(Concrete Mathematics ...