面向移动平台的轻量级卷积神经网络架构

胡挺; 祝永新; 田犁; 封松林; 汪辉

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面向移动平台的轻量级卷积神经网络架构

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针对深度神经网络在移动平台上存在准确度低、过拟合等问题,提出一种轻量级的卷积神经网络架构.将3×3的深度可分离卷积替换SqueezeNet网络模型基本模块Fire中的标准3×3卷积核,并构建SparkNet的网络结构,替换模型卷积得到网络变形结构.实验结果表明,与SqueezeNet网络结构相比,该架构可以提高网络模型的计算速度,有效降低网络模型规模并减少参数数量.

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来源
《计算机工程》 |2019年第1期|17-22|共6页
作者
胡挺; 祝永新; 田犁; 封松林; 汪辉;
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作者单位

中国科学院上海高等研究院;

上海201210;

中国科学院大学;

北京100049;

中国科学院上海高等研究院;

上海201210;

中国科学院上海高等研究院;

上海201210;

中国科学院上海高等研究院;

上海201210;

中国科学院上海高等研究院;

上海201210;

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正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
深度学习; 卷积神经网络; 深度可分离卷积; 神经网络压缩; 轻量级;

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