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...下進一步簡化。復雜度的改善同理可得，不再贅述。4.5 Xception 中使用 Depth-wise Separable Convolution我們之前討論的都是標準卷積運算，每個卷積核都對輸入的所有通道進行卷積。Xception 模型挑戰(zhàn)了這個思維定勢，它讓每個卷積核只...
...一種高效計算的基礎網(wǎng)絡。當前最先進的基礎網(wǎng)絡架構如Xception、ResNeXt在極小的網(wǎng)絡中計算效率變低，主要耗費在密集的1x1卷積計算上。本文提出使用逐點分組卷積（pointwise group convolution）替代1x1卷積來減小計算復雜度，另為了...
...和對比，四個模型分別是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。目錄一、引言?二、輕量化模型?? ? 2.1 SqueezeNet? ? 2.2 MobileNet? ? 2.3 ShuffleNet? ? 2.4 Xception三、網(wǎng)絡對比?一、引言自 2012 年 AlexNet 以來，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（簡稱 CNN...
...ing_number_of_steps=30000 --train_split=train --model_variant=xception_65 --atrous_rates=6 --atrous_rates=12 --atrous_rates=18 --output_stride=16 --decoder_output...
...的網(wǎng)絡是高度優(yōu)化的復雜架構，例如GoogLeNet，謹慎修改。XCeptionXception改進了inception模塊和架構，基于一個更為簡單優(yōu)雅的架構達到了ResNet和Inception V4的表現(xiàn)。Xception模塊如下所示：這一網(wǎng)絡架構上的簡單性和優(yōu)雅性將受到任何人...
...以懷疑的態(tài)度閱讀，歡迎交流指正。[1] ? ? ?Chollet, F.: Xception: Deep learning with depthwise separable convolutions. arXiv preprint (2016)[2] ? ? ?Howard, A.G., Zhu, M., Chen, B., Kalenichenko, D., Wang, W., Weyan...
...separable_conv2d如何實現(xiàn)深度可分卷積? - CSDN博客代表模型：Xception（Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions）5.可變形卷積可形變卷積的思想很巧妙：它認為規(guī)則形狀的卷積核（比如一般用的正方形3*3卷積）可能會限制特征...
...域和通道？我們?yōu)槭裁床荒馨淹ǖ篮涂臻g區(qū)域分開考慮？Xception網(wǎng)絡就是基于以上的問題發(fā)明而來。我們首先對每一個通道進行各自的卷積操作，有多少個通道就有多少個過濾器。得到新的通道feature maps之后，這時再對這批新的...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據(jù)訓練、推理能力由高到低做了...
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劉明
ernest
付倫
陳偉
jiangyu2108
