轻量化模型之Mobilenet学习

标签：mobile   实践   math   mob   inpu   xmx   class   设置   模型   

1.推导：MobileNets中的深度游可分离卷积与标准卷积的算力消耗之比？

*（input feature: FxFxC, kernel size: KxKxCxM, padding=same）*

标准卷积的算力消耗：KxKxFxFxCxM；

深度可分离卷积算力消耗：(KxKxFxFxCx1) + (FxFxCxMx1x1) = (FxFxCxKxK) + (FxFxMxC)

消耗比：

2.代码实践：利用pytorch复现MobileNet 28层网络结构，模型参数设置同论文一致。

轻量化模型之Mobilenet学习

标签：mobile   实践   math   mob   inpu   xmx   class   设置   模型   

原文地址：https://www.cnblogs.com/sariel-sakura/p/13255037.html