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原创 shift论文翻译
Shift: A Zero FLOP, Zero Parameter Alternative to Spatial Convolutions 摘要 神经网络依靠卷积来聚合空间信息。 但是空间卷积在模型大小和计算方面是昂贵的，两者相对于内核大小都呈平方增长。 在本文中，我们提出了无参数，无FLOP的“移位”操作，以替代空间卷积。 我们融合了移位和逐点卷积，以构建端到端可训练的基于移位的模块，并具有超参数特性，可在准确性和效率之间进行权衡。 为了证明该手术的功效，我们将ResNet的3x3卷积替换为基
2021-01-26 21:31:35
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原创 All You Need is a Few Shifts论文翻译
目录 您所需要的只是几处转变：设计用于图像分类的高效卷积神经网络 摘要 介绍 相关工作 神经网络压缩 紧凑型网络开发 背景 设计很少移位的高效卷积神经网络 零星换挡操作 量化意识的转变学习 网络架构改进 实验 基准和培训设置 消融研究 案例分析 ImageNet上的性能 结论 您所需要的只是几处转变：设计用于图像分类的高效卷积神经网络 摘要 移位运算是深度可分离卷积的有效替代方法。 但是，它的实现方式仍然存在瓶颈，即内存移动。 为了向这个方向发展，本文介绍了一种新的，
2021-02-02 22:23:10
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原创 Deepshift论文翻译
DeepShift：迈向无乘神经网络 摘要 卷积神经网络（CNN）在移动环境中的部署，其高计算量和功耗预算被证明是一个主要瓶颈。 卷积层和完全连接的层，由于它们大量使用乘法，是该计算预算的主要贡献者。 本文建议通过引入两个新的运算来解决此问题：卷积移位和完全连接移位，它们将乘法全部替换为按位移位和符号翻转。 为了进行推断，两种方法都可能只需要6位即可表示权重。 这套神经网络体系结构（使用卷积移位和完全连接的移位）被称为DeepShift模型。 我们提出了两种训练DeepShift模型的方法：Dee
2021-02-02 12:43:55
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原创 shift-invariant论文翻译
使卷积网络再次移位不变（Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again） 摘要 现代的卷积网络并不是位移不变的，因为小的输入位移或平移会导致输出的急剧变化。 常用的下采样方法（例如最大池化，跨步卷积和平均池化）会忽略采样定理。 众所周知的信号处理解决方案是在下采样之前通过低通滤波进行抗混叠。 但是，简单地将此模块插入深层网络会导致性能下降。 结果，今天很少使用它。 我们证明了正确集成后，它与现有的体系结构组件（例如最大池）兼容。 该技术是通用技术
2021-01-30 22:27:51
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原创 解决win10文本需要管理员权限才能修改保存的问题
1：选择文件并点击属性 2：点击编辑 3：选择一个用户并修改权限，然后点击应用并点击确定 然后文件就可以成功的修改并保存了
2020-10-23 22:41:56
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空空如也
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