网络优化方法
【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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