残差网络在图像分类上的轻量化研究

黄承宁; 李娟; 朱玉全

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卷积神经网络由于其出色的性能,在计算机视觉领域被广泛使用。但是由于卷积神经网络其自身特性所限制,常常出现训练所需数据量大、模型训练困难等问题。为了达到模型轻量化的目的,文章改进了网络的基本模块,并将卷积核进行分解,使用卷积层代替全连接层,以达到减少参数量。实验证明所提出的模型分类正确率为90.5%,而且提出的模型在与ResNet18分类正确率相差无几的情况下,大幅度减少参数量和计算量,具有一定的应用价值。

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来源
《微型电脑应用》 |2023年第6期|25-28|共5页
作者
黄承宁; 李娟; 朱玉全;
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作者单位

南京工业大学浦江学院;

江苏大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP319.41;
关键词
卷积神经网络; 卷积核分解; 全卷积网络; 图像分类; 模型轻量化;

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