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RSS订阅原创 MobileNet-v1（了解深度可分离卷积的秘密）
论文名称：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision ApplicationsMobileNets是一种高效卷积神经网络，它采用深度可分离卷积来构建轻量级深度神经网络，可用于移动和嵌入式视觉应用，文章还介绍了两个简单的全局超参数（宽度超参数和分辨率超参数），可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。
2025-06-17 21:59:10
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原创 为什么需要轻量化网络
在韩松老师的课上，有这么一个表，32bit的整数加法，消耗0.1pJ，32bit的浮点数加法，消耗0.9pJ，32bit的寄存器文件处理消耗1pJ，32bit的整数和浮点数乘法分别消耗3.1和3.7pJ，最后32bit的SRAM的内存读取和DRAM的内存读取消耗的能量就更多了，而神经网络的训练和推理，就需要加载我们所设计好的神经网络，加载我们的网络权重，而轻量化网络很大程度上就是要较少内存的读写，从权重量本身就可以进行减少。这就是轻量化网络的优势。
2025-06-11 20:44:01
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空空如也
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