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1、构建模型 1.1、Sequential model model = keras.Sequential() # Adds a densely-connected layer with 64 units to the model: model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu')) # Add another: model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu')) # Add a softmax lay

GhostNet: More Features from Cheap Operations. CVPR 2020. 论文地址：arXiv 开源 PyTorch代码：GitHub 由于嵌入式设备上有限的内存和计算资源，很难在上面部署卷积神经网络。因此，深度神经网络设计最新的趋势是探索轻量级高效网络体系结构的设计。那些成功的CNN模型一个重要的特征是特征图冗余，大量甚至冗余的信息通常可以确保对输入数据的全面了解。 文章提出了一个新颖的模型（Ghost）,可以通过廉价的操作生成更多的feature maps。基