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与ResNet34相比,ResNet50的参数量更大,达到了25,636,712个。其中,残差模块中的参数占据了绝大部分,约为20,024,384个。这些残差模块由3×3的卷积连接模块和1×1的激活函数组成,是ResNet50性能提升的关键因素。尽管ResNet50的参数量更大,但其性能通常也更为优越,能够在更短的时间内达到更低的Top-5错误率。
在CIFAR10上,作者对比VGG16和ResNet56使用Ghost模块替代卷积层的效果。 在ImageNet上也与ResNet-50的SOTA比较 与其他的轻量化模型比较 总结 作者发现输出的特征存在相似的部分,运用了Ghost模块来代替多个卷积产生足够的特征,与MobileNet接近的参数量和计算量取得了更好的表现。
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