EffNet: An Efficient Structure for Convolutional Neural Networks

EffeNet对MoblieNet网络进行改进,主要思想为:

首先,将MoblieNet的 3×3 3\times3的depthwise convolution层分解为两个 3×1 3\times1, 1×3 1\times3depthwise convolution层.这样便可以在第一层之后就采用pool操作,从而减少第二层的计算量.

如图1所示,在第一个卷积层之后,使用 1×2 1\times2 max pooling操作.在第二个卷积层之后,用 2×1 2\times1,stride=1的卷积核代替 1×1 1\times1pointwise convolution.这样计算量相同,但是可以有更高的精度.

作者试验了MobileNet,ShuffleNet,EffNet三种模块的分类网络,模型结构参数如下,

在Cifar10数据分类精度为,

EffNet large参数量基本与Baseline相同,精度提高接近8%.

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