谷歌論文題目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他參考: CNN模型之MobileNet Mobilenet網絡的理解 輕量化網絡 ...
引言 深度神經網絡模型被廣泛應用在圖像分類 物體檢測等機器視覺任務中,並取得了巨大成功。然而,由於存儲空間和功耗的限制,神經網絡模型在嵌入式設備上的存儲與計算仍然是一個巨大的挑戰。 目前工業級和學術界設計輕量化神經網絡模型主要有 個方向: 人工設計輕量化神經網絡模型 基於神經網絡架構搜索 Neural Architecture Search,NAS 的自動化設計神經網絡 CNN模型壓縮 基於Aut ...
2021-06-02 10:34 0 1974 推薦指數:
谷歌論文題目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他參考: CNN模型之MobileNet Mobilenet網絡的理解 輕量化網絡 ...
主要根據具體任務的數據集特點以及相關評價指標來確定一個網絡結構的輸入圖像分辨率,深度,每一層寬度,拓撲結構等細節 大部分的論文基於imagenet這種公開數據集進行通用網絡結構設計,早期只是通過分類精度來證明設計的優劣,后期進行網絡參數量(Params)和計算量(FLOPs)的對比 ...
論文提出了移動端的神經網絡架構搜索方法,該方法主要有兩個思路,首先使用多目標優化方法將模型在實際設備上的耗時融入搜索中,然后使用分解的層次搜索空間,來讓網絡保持層多樣性的同時,搜索空間依然很簡潔,能夠使得搜索的模型在准確率和耗時中有更好的trade off 來源:【曉飛的算法工程筆記 ...
tiny-dnn跑起來 ...
翻譯: http://baijiahao.baidu.com/s?id=1565832713111936&wfr=spider&for=pc http://baijiahao ...
1、網絡層數 大部分單個隱藏層即可 2、輸入層神經元個數 輸入變量的個數通常都是由問題的外部描述所確定的。例如,如果有4個外部變量作為網絡的輸入,那么網絡就有4個輸入。但是,這是不是意味着輸入層的神經元個數就為4呢?答案是否定的! 因為每個神經元的輸入可以有無數個,所以,通常 ...
start small gradually increase the model size small parameter, deep is better than wider; dee ...
本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感謝原文作者! 1- M-P模型 按照生物神經元,我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單,以便於進行形式化表達,我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素,並把 ...