论文笔记——Multi-Scale Dense Convolutional Networks for Efficient Prediction

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本文介绍了Multi-Scale Dense Convolutional Networks（MSDNet）用于高效预测。MSDNet解决了早期退出CNN的问题，即底层特征未充分利用和不同层特征尺度差异。通过在不同层设置分类出口并利用多尺度特征，MSDNet实现了根据图像难度和计算资源限制进行适时预测。实验结果显示，MSDNet在任何时间和批量预算分类中都表现出优越的性能。

Multi-Scale Dense Convolutional Networks for Efficient Prediction -多尺度卷积网络

 

Gao Huang Cornell University ，Danlu Chen Fudan University，Tianhong Li Tsinghua University， Felix Wu Cornell University Published as a conference paper at ICLR 2018

 

problem

左边的图像更容易被分类

问题解决思路：

    简单图像仅采用浅层的速度较快的网络来分类,难分类图像再采用深层的速度慢一点的网络来分类。

做法：

    一张图像先过简单网络，如果输出概率能有较大把握判断该图像的类别，那么就直接输出这个类别。如果输出概率没有较大把握判断该图像的类别（比如概率小于某个阈值），那么就把这张图像再过一下深层网络。<

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