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深度可分离卷积
卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。本文所述的Separable Convolution就是降低卷积运算参数量的一种典型方法。常规卷积运算假设输入层为一个大小为64×64像素、三通道彩色图片。经过一个包含4个Filter的卷积层，最...转载 2020-08-26 20:54:27 · 502 阅读 · 0 评论 -
机器学习之决策树
这里开始机器学习的笔记记录。今天的这篇是一个分类方法--决策树。 方法 适用问题 ...原创 2019-03-11 20:32:05 · 292 阅读 · 0 评论