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基于SqueezeNet的轻量化卷积神经网络SlimNet 被引量：8
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作者 董艺威 于津 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第11期226-232,共7页
结构参数量和计算量限制了卷积神经网络在移动设备上的应用。主要研究在尽量保持精度的前提下减少结构参数量和计算量。针对分组卷积引起的分组通道间不流通的问题,提出分组瓶颈;针对如何提升分类精度问题,提出奇异瓶颈;使用上述策略改... 结构参数量和计算量限制了卷积神经网络在移动设备上的应用。主要研究在尽量保持精度的前提下减少结构参数量和计算量。针对分组卷积引起的分组通道间不流通的问题,提出分组瓶颈;针对如何提升分类精度问题,提出奇异瓶颈;使用上述策略改进SqueezeNet,提出轻量化结构SlimNet。实验表明:引入分组瓶颈和奇异瓶颈具有有效性,提出的轻量化结构Slim Net在分类精度、结构参数量及计算量上均优于SqueezeNet。 展开更多
关键词 图像分类 卷积神经网络 轻量化 分组卷积 分组瓶颈 奇异瓶颈 SlimNet
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