CNNs中的卷積層和池化層
卷積層 卷積神經網絡和全連接的深度神經網絡不同的就是卷積層，從網絡結構來說，卷積層節點和全連接層節點有三點主要的不同，一是局部感知域，二是權值共享，三是多核卷積。 ①局部感知域是指，對於每一個計算單元來說，只需要考慮其像素位置附近的輸入，並不需要與上一層的節點相連，這可以大大減小網絡 ...
原文：卷積層中的特征冗余
隨着CNN在手機終端部署的越來越多，很多研究人員在研究如何降低神經網絡的計算量。同時，大家都觀察到一個現象，feature map 中的冗余是 CNN 的重要特點。 下圖是 ResNet 中的 feature map，可以看到很多的 feature map 是很相似的，比如圖中標出的紅 綠 藍三組，這也說明 feature map 中存在較多的冗余。下面分析下相關的三個工作： GhostNet，C ...
2020-11-16 21:18 0 609 推薦指數：
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