在梯度下降优化过程中,有的权重比其他权重用更大幅度量级进行更新(越训练权重值越大),这些权重就更重要 ③深度压缩主要结合了剪枝,量化和无损压缩霍夫曼编码的方法,将卷积神经网络的权重大大的压缩了,而且用于FPGA的部署。剪枝,量化降低了权重数量,提高了计算速率;无损压缩霍夫曼编码降低存储空间,但由于他还需要解码,...
mobileNet V1是一种体积较小、计算量较少、适用于移动设备的卷积神经网络。mobileNet V1的主要创新点是用深度可分离卷积(depthwise separable convolution)代替普通的卷积,并使用宽度乘数(width multiply)减少参数量,不过减少参数的数量和操作的同时也会使特征丢失导致精度下降。
在梯度下降优化过程中,有的权重比其他权重用更大幅度量级进行更新(越训练权重值越大),这些权重就更重要 ③深度压缩主要结合了剪枝,量化和无损压缩霍夫曼编码的方法,将卷积神经网络的权重大大的压缩了,而且用于FPGA的部署。剪枝,量化降低了权重数量,提高了计算速率;无损压缩霍夫曼编码降低存储空间,但由于他还需要解码,...
一、轻量化1.1 轻量化网络网络名称记忆点备注MobileNetV1深度可分离卷积替换传统卷积计算量和参数量下降为原来的1/Dk^2(Dk为卷积核kernel size,一般为3,所以计算量约为1/9)深度卷积的激活函数是Relu6下采样是通过3x3的深度卷积stride=2MobileNetV2Linear Bottelneck最后的Relu6换成了LinearInverted Residual 深度学习...
简介:【轻量化网络】初识:SqueezeNet网络&MobileNet网络& ShuffleNet网络 前言 轻量化网络是指在保证模型精度的前提下,通过一系列优化技术使得模型参数数量大幅减少的深度学习模型。它的诞生主要是为了解决深度学习在移动端等资源受限环境中应用受限的问题。随着近年来深度学习的应用场景不断扩大,轻量化网络也逐渐...
深度学习 轻量化网络 轻量级网络总结 整理几篇加速网络的思路 SqueezeNet轻量化网络:SqueezeNet2017年的文章,和后面的几篇文章一对比思路显得比较老套:大量的1*1的卷积和少量的3*3卷积搭配(小卷积核),同时尽量的减少通道数目,达到控制参数量的目的。SqueezeNet的核心在于Fire module,Fire module 由两层构成,分别是squ...
轻量化网络——MobileNet 原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/402766063 作为轻量化网络的经典网络,MobileNet自诞生就被广泛应用于工业界。笔者也经常在结构设计中使用MobileNet的诸多设计思想。本文参考众多大神文章,较详细介绍MobileNet系列的设计及改进思想,力求温故知新,举一反三。
我省5G轻量化网络建设实现设区市以上全覆盖 河北日报讯（记者方素菊）从省通信管理局获悉，该局持续推进全省5G轻量化（RedCap）网络升级开通。截至目前，已实现全省各设区市、雄安新区县域及以上地区5G RedCap连续覆盖，提前实现全年建设目标。5G RedCap技术是指在保留5G核心功能的基础上，针对某些应用场景进行功能...
为此，研究人员提出了一个叫做 Lite-Web（轻量化网页）的解决方案，可使网页在低端手机上加载速度更快，处理起来更容易。实验结果表明， Lite-Web 可帮助经济欠发达地区（如巴基斯坦）的低端手机用户的浏览体验转变为经济发达地区（如迪拜）高端手机用户的浏览体验，缩小手机使用上的“贫富差距”。同时，手机性能的提升...
简介:MobileNet系列作为轻量级网络的代表,使得CNN轻量化和移动端的部署成为可能。MobileNet系列目前总共有三个版本, 分别是MobileNet v1、MobileNet v2和MobileNet v3。作为学习轻量化网络的必经之路,本文重点对MobileNet系列网络进行阐述。 来源丨机器学习实验室 ...