Djupa neurala nätverk används i allt högre grad på mobila enheter, där beräkningsresurserna är begränsade. I denna artikel utvecklar vi CondenseNet, en ny nätverksarkitektur med aldrig tidigare skådad effektivitet. Den kombinerar tät konnektivitet med en ny modul som kallas lärd gruppkonvolution. Den täta anslutningen underlättar funktionsåteranvändning i nätverket, medan lärda gruppkonvolutioner tar bort anslutningar mellan lager för vilka denna funktion vidareanvändning är överflödig. Vid testtillfället kan vår modell implementeras med hjälp av standardgruppskonvolutioner, vilket möjliggör effektiv beräkning i praktiken. Våra experiment visar att Con-denseNets är mycket effektivare än toppmoderna kompakta konvolutionsnätverk som ShuffleNets.
CondenseNet REF kombinerar flexibelt tätt anslutna gruppkonvolutioner med en filterbeskärningsstrategi för att ta bort redundanta anslutningar.
CondenseNet: An Efficient DenseNet Using Learned Group Convolutions
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}