在上一步的基础上,为了进一步精简模型的参数和加速训练时间,提出width multiplier 和resolution multiplier,前者降低卷积操作的输入特征,输出特征的通道数,后者降低输入特征的分辨率。比如一个卷积层的输入特征是 , 表示输入层的通道数, 分别表示特征的长和宽。那么width multiplier的作用是将 降低为 ,resolution multiplier...
它的作用是在每层均匀地减负网络。Width multiplier可以用在任何一个模型结构上，来定义一个带有合理准确性、延迟和尺寸的新的更小的模型。它用于定义一个新的简化的、需要重新训练的结构。对于一个给定的层和width multiplier α，输入通道M变成了 αM，输出通道变成了 αN。带有width multiplier α深度可分离卷积...
第一个参数width multiplier主要是按比例减少通道数,该参数记为 ,其取值范围为(0,1],那么输入与输出通道数将变成 和 ,对于depthwise separable convolution,其计算量变为: 因为主要计算量在后一项,所以width multiplier可以按照比例降低计算量,其是参数量也会下降。第二个参数resolution multiplier主要是按比例降低...
Width Multiplier: Thinner Models 第一,二段:通过一个alpha参数来控制每层输入输出通道的数量,进而得到一个相比于原模型拥有alpha*alpha计算量的模型,通过调节alpha来调节精度和计算量的trade-off。 (width multiplier-alpha参数) Resolution Multiplier: Reduced Representation 第一,二段:通过另一个rou参数来控制每层...
1、 Width Multiplier: Thinner Models( ):降低特征图的通道数目对于网络的每一层,将 , , 乘到其输入特征图和输出特征图的通道数(channels)上,即输入为 ,输出为 ,Depthwise Separable Convolution 的参数变为: 2、 Resolution Multiplier: Reduced Representation( ...
提出了两个缩小超参数模型:width multiplier和resolution multiplier MobileNet简介 虽然MobileNets在结构上与VGGNet类似,属于简单的流线型架构。但其使用深度可分离卷积层替换之前的全卷积层,以达到压缩参数数量并轻量化网络这一目标。 MobileNet除了第一层为全卷积层,其余层均为深度可分离卷积。不同于Deep Compression,因...
MobileNet拥有两个表观变量：width multiplier和resolution multiplier，我们可以通过调整这两个变量值来使得模型适应具体问题。Width multiplier让我们把网络变得稀疏，而resolution multiplier可以改变输入图片的分辨率，从而降低每层网络间的内部表达。Google开源了MobileNet，并随之开放了16个ImageNet checkpoint，每一个对应一种...
表9比较了用width multiplier α=0.5和resolution160*160减少后的MobileNet 结论: Reduced MobileNet比AlexNet准确度高4%,但是小了45倍,计算量少了9.4倍。 MobileNet比同等大小的SqueezeNet准确度高了4%,计算量少了22倍。 4.3 Fine Grained Recognition—细粒度图像分类 ...
采用了Width Multiplier,Width Multiplier简单来说就是引入一个新的超参数来调节卷积输出的通道数从而更方便的平衡了网络的计算速度和精度。 其实文章还有引入了一个参数Resolution Multiplier ,这个参数来控制卷积层输入的分辨率大小,该参数用来减小网络的计算量,代码实现好像没有这个参数,之所以提一下是因为在efficientnet的...
2、引入了两个超参数width multiplier和resolution multiplier,可以对通道及输入的尺寸进行操作简化模型 相关信息: 1、目前获得较小网络的方法主要有两种,一种是直接训练较小的网络,另一种是压缩已经训练好的网络。直接训练较小的网络,往往在网络的设计上下手,使用一些因式分解网络等等。压缩已经训练好的网络已经有许多...