最近看的轻量化神经网络：SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet 时间轴2016.02 伯克利&斯坦福提出SqueezeNet 2016.10 google提出Xception 2017.04 google提出MobileNet 轻量化神经网络综述轻量化神经⽹络综述陈泰红研究⽅向：机器学习、图像处理其它机器学习、深度学习算法的全⾯系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应⽤》，清华⼤学
轻量化神经网络模型
等风来的企鹅· 1 篇内容MobileNet三部曲MobileNets系列是Google提出来的适用于边缘设备的轻量化网络结构，到目前为止一共出了篇文章MobileNet V1 ~ V3,最早于2017年提出，因其轻量化的结构和优最近看的轻量化神经网络：SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet 时间轴2016.02 伯克利&斯坦福提出SqueezeNet 2016.10 google提出Xception 2017.04 google提出MobileNet 2
轻量化神经网络和模型压缩综述
因此近年来，深度模型的轻量化，及其压缩和加速成了比较受工业界青睐的、热门的研究方向，它的主要研究方向有如上列出的几个：Dedicated_architectures说的是更紧凑的模型设计，专属小《网络压缩量化之低秩估计相关实践》视频简介：在这视频中王博细致讲解基于Tucker分解的低秩估计方法，相关论文发表在2016年ICLR会议上，文章首次将tucker分解方
轻量化神经网络模型优势
二、轻量化模型 2.1 SqueezeNet 2.2 MobileNet 2.3 ShuffleNet 2.4 Xception 三、网络对比一、引言自2012 年AlexNet 以来，卷积神经网络（简称CNN）在图像分类、图像分GSDCPeleeNet:基于PeleeNet的高效轻量化卷积神经网络倪伟健，秦会斌(杭州电子科技大学电子信息学院新型电子器件与应用研究所，浙江杭州310018)摘要：卷积神经网络在各个领域
轻量化神经网络的方法
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