基于RGEC,中科院自动化所何晖光研究员团队设计了一种新的网络,令浅层不同方向卷积核共享权重。实验结果表明,该方法在保持较高性能的同时,在浅层仅需要较少的卷积核和参数。相比于常规CNN,它保持了相同的输出通道,不会增加额外的计算负担。结果表明,浅层卷积核可以很好地从RGEC的旋转对称性中受益。更少的卷积核也...
百度试题 结果1 题目卷积核的通道数与输入数据的通道数一致的,因此三维数据操作只需要在___和___两个方向进行滑窗操作。相关知识点: 试题来源: 解析 宽高 反馈 收藏
A. 卷积核的高和宽不一定是相等的,且一般大小取奇数 B. 在特征图padding时,各方向的填充像素数不一定相同(不对称填充),也不一定补0 C. 在卷积神经网络中,卷积和池化的作用主要是分类,全连接层的作用主要是特征获取 D. 卷积神经网络的输出层不一定用全连接网络,也可能得到比较好的性能相关...
神经网络压缩与加速技术可以加速神经网络的计算,例如剪枝、量化、卷积核分解等。但是这些技术在实际应用非常复杂,并且可能导致模型精度的下降。在移动云计算或边缘计算中,任务卸载技术可以突破移动终端的资源限制,减轻移动设备的计算负载并提高任务处理效率。通过任务卸载技术优化深度神经网络成为边缘智能研究中的新方向。例如...
基于RGEC,中科院自动化所何晖光研究员团队设计了一种新的网络,令浅层不同方向卷积核共享权重。实验结果表明,该方法在保持较高性能的同时,在浅层仅需要较少的卷积核和参数。相比于常规CNN,它保持了相同的输出通道,不会增加额外的计算负担。结果表明,浅层卷积核可以很好地从RGEC的旋转对称性中受益。更少的卷积核也...
A.卷积核的高和宽不一定是相等的,且一般大小取奇数B.在特征图padding时,各方向的填充像素数不一定相同(不对称填充),也不一定补0C.在卷积神经网络中,卷积和池化的作用主要是分类,全连接层的作用主要是特征获取D.卷积神经网络的输出层不一定用全连接网络,也可能得到比较好的性能相关...