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Efficient Methods for Improving Convolutional Neural Networks
【摘 要】
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卷积神经网络(CNN)是人工神经网络的一种形式,其源于神经科学。在许多领域,卷积神经网络都得到了很好的应用。尽管取得了巨大的成功,但这种深度神经网络的能力却以巨大的计算负荷和功耗为代价,这对其实时部署构成了巨大的挑战。这个问题的主要是由深度卷积网络中数量巨大的可训练参数造成。许多相关研究人员提出了几种不同的架构用以解决这个问题。本文首先介绍了一种新的CNN结构,称为光感受卷积神经网络(PR-CNN
【出 处】
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上海交通大学
【发表日期】
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2020年06期
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