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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>顯示及光電>面向圖像識別的輕量級SepNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

      面向圖像識別的輕量級SepNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

      2021-06-03 | pdf | 4.09 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別任務(wù)上模型復(fù)雜度大、參數(shù)量多，首先提出了一種輕量仳的 Sepet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)在分類器模抉上采用克羅內(nèi)克積替換了傳統(tǒng)的全連接層。為進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在特征提取模塊均衡網(wǎng)絡(luò)深度、寬度，設(shè)計(jì)利用深度可分離卷積和殘差網(wǎng)絡(luò)的可分離殘差模塊，最終形成了一個(gè)能實(shí)現(xiàn)端到端訓(xùn)練的輕量化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，稱為 sep resl8s3。實(shí)驗(yàn)分別在 MNIST、 CIFAR-10、 CIFAR-100數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證Sepet的有效性，設(shè)計(jì)的 Sepet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相比ⅤGG10，參數(shù)數(shù)量和運(yùn)算量在不損失其精度下均降低了94.15%同時(shí)，相比設(shè)計(jì)的類殘差網(wǎng)絡(luò) cov resl8s3， sep res18s3仍能降低58.33%的參數(shù)量和81.82%的 FLOPS。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用克羅內(nèi)克積替換全連接層可以在保證訓(xùn)練結(jié)果準(zhǔn)確度的同時(shí)昰著降低參數(shù)數(shù)量和計(jì)算成本，并在一定程度上防止過擬合，在此基礎(chǔ)上結(jié)合深度可分離卷積和類殘差結(jié)構(gòu)，證明了 sep res18s3的有效性。

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖像處理 分類器
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