网络优化方法

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风吹稻花香 发表于 2022/01/22 22:21:07 2022/01/22
【摘要】 1.1*1 卷积层,谁需要谁用,不用在网络结尾用,这是我个人的建议 2.dense_layer 252->8 有点变态,特征提取过程中太暴力 3.通道数有必要增加吗? 4.网络后面的参数别大于网络前面的参数,过滤比生成简单。 bifpn的1x1改进:158上,还没测。 ritina改进 待测: 减少x的维度,...

1.1*1 卷积层,谁需要谁用,不用在网络结尾用,这是我个人的建议

2.dense_layer 252->8 有点变态,特征提取过程中太暴力

3.通道数有必要增加吗?

4.网络后面的参数别大于网络前面的参数,过滤比生成简单。

bifpn的1x1改进:158上,还没测。

ritina改进 待测:
减少x的维度,增加2和3的维度,变成48+48 n-96

文章来源: blog.csdn.net,作者:AI视觉网奇,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:blog.csdn.net/jacke121/article/details/104420524

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