depthwise convolution的计算量为: pointwise convolution的计算量为: 因此Depthwise separable convolution就为一般卷积计算量的: 现在的问题是,为什么这么做了只损失了一点精度呢?(当然,对于原本就较小的模型来说,使用Depthwise separable convolution的话参数就更少了,性能就会大
按照普通卷积-深度卷积-深度可分离卷积的思路总结。 depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积,如下论文: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 函数定义如下: tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,name=None,data_format=None) 除去name参数用以指定该操作的name,data...
Xception:Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions论文阅读解释,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
》,继续介绍Seq2Seq模型。本文主要内容整理自Google最近放出的论文《Depthwise Separable Convolutions for Neural Machine Translation》。 1、问题提出 基于RNN(LSTM、GRU)的Seq2Seq模型在自然语言处理领域取得了巨大成功,特别是对机器翻译领域,神经机器翻译(NMT)已经完全替代了以前的统计(SMT)。但基于RNN的Seq2Seq有...
其中,encoder由堆叠的convolution module构成,decoder由堆叠的convolution module+attention module构成。 6.1 卷积模块 每一个Convolution step由三个部分组成:对输入x的relu激活,跟着一个Depthwise separable convolution操作SepConv,在跟着一个layer Normalization。(关于layer Normalization详细介绍,参考文章《<优化策略-2>深度...
Group Convolution分组卷积,最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法,Group Convolution被用来切分网络,使其在2个GPU上并行运行,AlexNet网络结构如下: Convolution VS Group Convolution 在介绍Group Convolution前,先回顾下常规卷积是怎么做的,具体可以参见博文《卷积神经网络之卷积计算、作用与思想》。如果输入feature ma...
深度学习之depthwise separable convolution,计算量及参数量 目录: 1、什么是depthwise separable convolution? 2、分析计算量、flops 3、参数量 4、与传统卷积比较 5、reference
首先我们应该知道:一般的卷积实际上是在同时完成 通道互相关 和 空域 互相关。 A convolution layer attempts to learn filters in a 3D space, with 2 spatial dimensions (width and height) and a channel dimension; thus a single convolution kernel is tasked with simultaneously mapping cross-channel correl...