论文原址:MobileNets v1 TensorFlow实现:mobilenet_v1.py TensorFlow预训练模型:mobilenet_v1.md 一.深度可分离卷积 标准的卷积过程可以看上图,一个2×2的卷积核在卷积时,对应图像区域中的所有通道均被同时考虑,问题在于,为什么一定要同时考虑图像区域和通道?我们为什么不能把通道和空间区域分开考虑? 深度可分离卷积提出了一种新的思路:对于不同的输入channel采取不同的卷积核进行卷积,它将普通的卷积操作分解为两个过程. 卷积过程 假设有…

论文地址:HetConv 一.现有网络加速技术 1.卷积加速技术 作者对已有的新型卷积划分如下:标准卷积.Depthwise 卷积.Pointwise 卷积.群卷积(相关介绍见『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1),后三种卷积可以取代标准卷积,使用方式一般是 Depthwise + Pointwise 或者是 Group + Pointwise 这样的两层取代(已有网络架构中的)标准卷积的一层,成功的在不损失精度的前提下实现了 FLOPs 提升,但是带来副作用是提高了网络延迟(…

项目实现:GitHub 参考博客:CNN模型之ShuffleNet v1论文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices v2论文:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design 一.分组卷积 Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组,然后采用不同的卷积核再对…

论文地址:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 前文链接:『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1 一.MobileNet v1 的不足 Relu 和数据坍缩 Moblienet V2文中提出,假设在2维空间有一组由 个点组成的螺旋线 数据,经随机矩阵 映射到 维并进行ReLU运算,即: 再通过 矩阵的广义逆矩阵 将 映射回2维空间: 对比 和 发现,当映射维度 时,数据坍塌:当 时,数据基本被保存.虽然这不是…

转载自知乎:卷积神经网络的复杂度分析 之前的Inception学习博客: 『TensorFlow』读书笔记_Inception_V3_上 『TensorFlow』读书笔记_Inception_V3_下 一.时间复杂度 即模型的运算次数,可用FLOPs衡量,也就是浮点运算次数(FLoating-point OPerations). 单个卷积层的时间复杂度 Time~O(M2·K2·Cin·Cout) M:输出特征图边长 K:卷积核尺寸 C:通道数目 输出边长M计算公式为: M = (X - K +…

转载自知乎:Roofline Model与深度学习模型的性能分析 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体的计算平台(例如CPU / GPU / ASIC 等)才能展现自己的实力.此时,模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现.Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity(计算强度)进行定量分析的方法,并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式. 一.指标介绍 1.计算平台的两个指标:算…

最近在伯乐在线读到一篇趣文,<如何在 Github『正确』做贡献>,里面各种能人恶搞 Github 的『Public contributions』,下面截取几个小伙伴的战绩: 顺藤摸瓜,发现原来有人已经做出『玩坏』Github 的工具啦,名叫 gitfiti.主要对应预先定义的模板,进行相应日期的 commit 操作,push 至 Github 后在贡献栏中生成相应像素点,并且利用 Github 贡献数不同颜色深度不同的机制,就可以在自己的贡献栏里面看见像素画了.怎么样,是不是心动啦,那么下面…

2017-2018-2 165X 『Java程序设计』课程 每周成绩公布 本博客将跟随教学进度不定期更新,每次更新后将在课程群公布.如对成绩有疑问,请于公布成绩后的1天之内联系助教,进行审核确认. --------CONTENTS-------- 课下测试 Linux命令基础测试 第一周测试(CH01) 第二周测试(CH0203) 第三周测试(CH04) 第四周测试(CH0506) 第五周测试(CH0710) 第六周测试(CH0815) 第七周测试(CH11) 第八周测试(CH12) 第九周测试…

20172325『Java程序设计』课程 结对编程练习_四则运算第三周阶段总结 结对伙伴 学号:20172306 姓名:刘辰 在这次项目的完成过程中刘辰同学付出了很多,在代码的实践上完成的很出色,在技术上提供了很多帮助.但是不足之处还是在于和结对伙伴沟通较少,使我不能准确的把握进程以及他的设计思路. 小组结对编程照片 小组成员感想 邓煜坤: (1)首先要说的是,在这个项目的完成过程中,我在节奏的掌控方面没有做的很好,导致时间过于紧张,有些部分没有顺利完成,没有做到最好. (2)在收获上面有较多的…

2017-2018-2 1723 『Java程序设计』课程 结对编程练习-四则运算-准备阶段 在一个人孤身奋斗了将近半个学期以后,终于迎来的我们的第一次团队协作共同编码,也就是,我们的第一个结对编程练习--四则运算.显然,他是考验我们对于之前知识的掌握程度,而且考验我们的能力,既然已经是一个结对编程练习,肯定存在着困难,但我们会迎难而上,一起解决问题,因为"团结就是力量!!!" 结对编程的战友 20172316 赵乾宸:负责对于整数出题的编程: 20172319 唐才铭:负责对于分数出…