Vision Transformer必读系列之图像分类综述:MLP、ConvMixer 和...
2022年3月15日 - 网易
因为FC也可以用Conv层代替,作者又和Conv1x3和3x1核进行比较,Conv模式相比CycleMLP属于密集采样模式,效果居然比稀疏的CycleMLP差,作者分析原因是:密集采样模式会引入额外的参数量,为了快速比较将epoch相应的缩短到100epoch,在这种设置下,可能密集采样会引入额外的冗余参数,不利于优化。在构建...
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可分离卷积基本介绍
2019年5月24日 - 凤凰科技
最常见的情况是将3x3的卷积核划分为3x1和1x3的卷积核,如下所示:图1:在空间上分离3x3内核现在,我们不是用9次乘法进行一次卷积,而是进行两次卷积,每次3次乘法(总共6次),以达到相同的效果。乘法较少,计算复杂性下降,网络运行速度更快。图2:简单且空间可分离的卷积最著名的可在空间上分离的卷积是用于边缘...
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万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络(下篇)
2019年2月20日 - 凤凰科技
现在得到的是一个3x5的矩阵,这个矩阵经过1x3卷积核的卷积操作——从横向上的3个位置以及纵向上的5个位置来扫描该矩阵。对于这9个位置中的每一个,都进行了3次元素级别的乘法运算,这个步骤总共要求9x3=27次乘法运算。因此,总体上,该空间可分离卷积共进行了45+27=72次...
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