| BRGB0-WBB08 EP-P-L-K-10 |
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BRGB0-WBB08 EP-P-L-K-10減少通道數(shù)量和內(nèi)核大小 這一步代表了模型復(fù)雜性和速度之間的一個(gè)非常直接的折衷。卷積層中有許多通道允許網(wǎng)絡(luò)提取相關(guān)信息，但需付出代價(jià)。刪除一些這樣的功能是節(jié)省空間并使模型變得更快的簡單方法。 我們可以用卷積運(yùn)算的接受域來做同樣的事情。通過減小內(nèi)核大小，卷積對本地模式的了解較少，但涉及的參數(shù)較少。
較小的接受區(qū)域/內(nèi)核大小計(jì)算起來更便宜，但傳達(dá)的信息較少。 在這兩種情況下，通過查找飽和點(diǎn)來選擇地圖/內(nèi)核大小的數(shù)量，以便精度不會(huì)降低太多。 3. 優(yōu)化縮減采樣（Optimizing the downsampling） 對于固定數(shù)量的層和固定數(shù)量的池操作，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表現(xiàn)得非常不同。這來自于一個(gè)事實(shí)，即表示該數(shù)據(jù)以及計(jì)算量的依賴于在池操作完成： 當(dāng)池化操作提早完成時(shí)，數(shù)據(jù)的維度會(huì)降低。越小的維度意味著網(wǎng)絡(luò)處理速度越快，但意味著信息量越少，準(zhǔn)確性越差。 當(dāng)聯(lián)網(wǎng)操作在網(wǎng)絡(luò)后期完成時(shí)，大部分信息都會(huì)保留下來，從而具有很高的準(zhǔn)確性。然而，這也意味著計(jì)算是在具有許多維度的對象上進(jìn)行的，并且在計(jì)算上更昂貴。 在整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中均勻分布下采樣作為一個(gè)經(jīng)驗(yàn)有效的架構(gòu)，并在準(zhǔn)確性和速度之間提供了一個(gè)很好的平衡。
早期的池化速度很快，晚期的池化是準(zhǔn)確的，均勻間隔的池化是有點(diǎn)兩者。 4. 修剪重量（Pruning the weights） 在訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，一些權(quán)重對神經(jīng)元的激活起著強(qiáng)烈作用，而另一些權(quán)重幾乎不影響結(jié)果。盡管如此，我們?nèi)匀粚@些弱權(quán)重做一些計(jì)算。 修剪是完全去除最小量級連接的過程，以便我們可以跳過計(jì)算。這可能會(huì)降低了準(zhǔn)確性，但使網(wǎng)絡(luò)更輕、更快。我們需要找到飽和點(diǎn)，以便盡可能多地刪除連接，而不會(huì)過多地?fù)p害準(zhǔn)確性。
除去最薄弱的連接以節(jié)省計(jì)算時(shí)間和空間。
BRGB0-WBB08 EP-P-L-K-10 TSXETY110WS Premium Ethernet 通訊模塊 1.4MB,10Mbps
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