大家好，歡迎來到我們的星球知識(shí)小卡片專欄，本期給大家分享分組卷積網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展現(xiàn)狀。

作者&編輯 | 言有三

1 卷積拆分的高效

我們常見的卷積是一個(gè)二維的操作，即一個(gè)卷積核在圖像上進(jìn)行滑動(dòng)。如果再考慮上各個(gè)通道間的信息融合，那么就是一個(gè)三維的操作，包含了通道，寬度，高度三個(gè)維度。如果將各個(gè)維度進(jìn)行拆分呢？會(huì)不會(huì)更加高效？

2 分組卷積萌芽

Laurent Sifre在Google實(shí)習(xí)的時(shí)候提出了depthwise separable convolution，從此分組卷積在模型設(shè)計(jì)中開始萌芽。

3 從Inception到Xception

Google提出的多尺度，更寬的InceptionNet取得了2014年ImageNet競(jìng)賽的冠軍，比同期的VGG更深但是卻更小，速度更快。Xception則將Inception的思想發(fā)揮到了極致，揭開了分組卷積大規(guī)模應(yīng)用的序幕。

4 分組卷積基準(zhǔn)

對(duì)于大部分同學(xué)來說，知道分組卷積就是從MobileNet開始的，它也是當(dāng)前最重要的分組卷積基準(zhǔn)模型。

5 多尺度分組網(wǎng)絡(luò)

分組卷積模型的各個(gè)分支可以使用不同大小的卷積核，其中典型代表就是SqueezeNet。SqueezeNet是一個(gè)非常高效率的模型，它將AlexNet模型壓縮到原來1/50，同時(shí)保證性能幾乎不變。

6 其他

除了以上基本的變種，分組網(wǎng)絡(luò)還有非常多的新方向，包括：

(1) 多尺度和多感受野分組卷積模型。

(2) 分組可學(xué)習(xí)的分組卷積模型。

(3) 多精度的分組卷積模型。

(4) 與殘差網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。

(5) 其他等等。

以上內(nèi)容，如果你不想自己學(xué)習(xí)，可以去我們知識(shí)星球的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)1000變板塊—分組網(wǎng)絡(luò)板塊閱讀，純屬自愿，不愿勿噴。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【星球知识卡片】移动端高效率的分组网络都发展到什么程度了？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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