【摘 要】
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近些年,卷积神经网络的发展日趋成熟,在图像识别、目标检测、自然语言处理等多个领域的性能超过了传统的机器学习算法.然而随着网络性能的提升,部署和运行神经网络对于硬件设备要求越来越高.为了将卷积神经网络部署到算力较低的设备,必须在参数量和准确率之间寻求一个平衡.本文首先介绍三种常规的卷积方式,然后从参数量和计算量的角度加以分析,接着详细介绍近些年比较流行的轻量化网络模型结构,对于各自的优缺点进行总结,同时结合其在ImageNet上面的表现评估其轻量化技巧的优劣,最后展望轻量化神经网络的发展前景.
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,宁波315211
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近些年,卷积神经网络的发展日趋成熟,在图像识别、目标检测、自然语言处理等多个领域的性能超过了传统的机器学习算法.然而随着网络性能的提升,部署和运行神经网络对于硬件设备要求越来越高.为了将卷积神经网络部署到算力较低的设备,必须在参数量和准确率之间寻求一个平衡.本文首先介绍三种常规的卷积方式,然后从参数量和计算量的角度加以分析,接着详细介绍近些年比较流行的轻量化网络模型结构,对于各自的优缺点进行总结,同时结合其在ImageNet上面的表现评估其轻量化技巧的优劣,最后展望轻量化神经网络的发展前景.
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