h-swish激活函数及TensorFlow实现 h-swish激活函数出自MobileNetV3论文(论文链接: https://arxiv.org/abs/1905.02244arxiv.org/abs/1905.02244 ),该激活函数为了近似swish激活函数。swish激活函数具有:无上界、有下界、平滑、非单调等特点,可使神经网络层具有更丰富的表现能力。但swish函数有个缺点,计算量比较大,...
激活函数h-swish是MobileNet V3相较于V2的一个创新,是在谷歌大脑2017年的论文Searching for Activation Functions中swish函数的基础上改进而来,用于替换V2中的部分ReLU6。 swish的作者认为,该函数具有无上界、有下界、平滑、非单调的特点,在深层模型上优于ReLU。但是,由于sigmoid函数计算复杂(sigmoid(x) = (1 + exp...
论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 这是第一版的mobilenet,它是一个轻量级的网络,既可以保证accurate掉点不严重,又可以保证高速,是可以在CPU上或者其他嵌入式设备上实施运行的模型。这篇论文引入了两个全局超参数来权衡时延和accurate。 常规... ...
SWiGLu 激活函数最初由 Yongfei Ma 等人在 2019 年的论文《SWiGLu: A Sine Gated Linear Unit for Neural Networks》中提出。 在SWiGLu 激活函数中,特定函数是指 SWiGLu 函数族中的一种具体实现。在本文中, 将详细解释 SWiGLu 激活函数中特定函数的定义、用途和工作方式。 函数定义 SWiGLu 激活函数通过以下...
一般论文中展示的FLOPs应该是只计算了卷积/全连接层，毕竟这些也确实是占了整个模型计算量的95%以上。所...
mobilenetv3论文说他们在tflite里对这个做了特殊优化，会自动merge。。。
一般论文中展示的FLOPs应该是只计算了卷积/全连接层，毕竟这些也确实是占了整个模型计算量的95%以上。所...
首先hswish计算量较大，实现中一般都是近似。也就是 ReLU6(x + 3) / 6 这里的ReLU6则融合在了...
GhostNet就抛弃了h_swish，用最简单的ReLU超过MobileNetV3：https://github.com/huawei-noah/ghostnet...
来自Mobile v3 的论文和近期看的micronet源码的实现：因为题面可能会让基础记不太清楚人，看了一下子有...