【摘 要】
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提出了一种简单且高效的轻量级DenseNet模型,优化了原DenseNet模型中存在的参数冗余以及高额浮点运算数(FLOPs)的问题.首先,分析了现有流行的卷积计算单元的细节以及特性,其
【机 构】
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东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772124,61332014,61401080,61402087);河北省自然科学基金资助项目(F2015501049);河北省教育厅项目(QN2014339);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N150402002)
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提出了一种简单且高效的轻量级DenseNet模型,优化了原DenseNet模型中存在的参数冗余以及高额浮点运算数(FLOPs)的问题.首先,分析了现有流行的卷积计算单元的细节以及特性,其次,应用具有良好特性的卷积单元组合来设计组多结构卷积单元,构建轻量级DenseNet模型,进一步分析了该模型与原DenseNet模型的复杂度.通过实验结果给出所构建网络结构的最优配置,并得到使用DenseNet-40模型约18.8%的FLOPs以及28.4%的模型参数的情况下,准确率仅下降≤0.4%的结果.
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