DO-Conv:深度超参数化卷积层

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文件名称：DO-Conv:深度超参数化卷积层
文件大小：14KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-20 04:51:33
deep-learning tensorflow pytorch convolutional-neural-networks gluoncv DO-Conv：深度超参数化卷积层 由金明曹，创建，孙铭超，， ，，和。 介绍 DO-Conv是深度过参数化的卷积层，可在训练阶段用作CNN中常规卷积层的替代，以实现更高的精度。在推理阶段，DO-Conv可以融合到常规卷积层中，从而导致计算量与常规卷积层的计算量完全相同。 有关更多详细信息，请参见的，其中我们展示了DO-Conv在各种基准数据集/任务上的优势。 我们高度欢迎的问题 我们非常欢迎与DO-Conv相关的问题，而不是电子邮件，而不是电子邮件。 此外，如果在发行中提供最少的可复制示例代码，那将是很好的。 ImageNet分类性能 我们以的为基准。基线中的设置已经过调整，以适应基线，并且在切换到DO-Conv期间不会被触摸。换句话说，DO-Conv是唯一且仅在基线上进行更改的工具，并且没有进行任何超参数调整来支持DO-Conv。我们认为GluonCV具有很高的重现性，但是，为了尽可

【文件预览】：
DO-Conv-master
----.DS_Store(6KB)
----sample_tf.py(3KB)
----do_conv_pytorch.py(6KB)
----do_conv_gluoncv.py(6KB)
----LICENSE(1KB)
----sample_gluoncv.py(4KB)
----README.md(9KB)
----sample_pt.py(4KB)
----do_conv_tensorflow.py(6KB)