如何设计一个轻量化网络模型 - Xu_Lin
原文中文,约1800字,阅读约需5分钟。发表于: 。要设计一个轻量化网络模型,并具备强大的特征提取与语义理解能力,可以采用以下策略: 使用较少的卷积层和全连接层,减少模型的参数数量和计算量; 使用卷积层进行特征提取,使用全局池化层进行特征整合; 加入注意力机制,提升模型的语义理解能力; 使用残差连接,增强模型的稳定性和泛化能力; 对模型进行轻量化的优
该文介绍了设计轻量化网络模型的策略,包括使用较少的卷积层和全连接层、加入注意力机制、使用残差连接等。同时,给出了一个简单的轻量化网络模型的实现,使用CIFAR-10数据集进行训练和测试,该模型只使用了3个卷积层和1个全连接层,但在CIFAR-10数据集上能够达到70%的准确率。