
轻量级网络模型
鼬爱你
这个作者很懒,什么都没留下…
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Tensorflow2.0 Keras API快速入门
1、构建模型1.1、Sequential modelmodel = 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原创 2020-06-12 10:41:38 · 290 阅读 · 0 评论 -
GhostNet 论文解读
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。基原创 2020-06-09 15:40:46 · 1016 阅读 · 0 评论