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论文：MorphNet:Fast&SimpleResource-ConstrainedStructureLearningofDeep摘要：本研究介绍了一种自动化神经网络结构设计的新方法MorphNet。MorphNet迭代地放缩网络，具体来说，它通过激活函数上的资源权重（resource-weighted）稀疏性正则化项来缩小网络，通过在所有层上执行统一的乘积因子（multiplicativefactor...
MorphNet。研究人员发表了论文《MorphNet:Fast&SimpleResource-ConstrainedStructureLearningofDeepNetworks》，MorphNet将现有神经网络作为输入，为新问题生成规模更小、速度更快、性能更好的新神经网络。研究人员...
谷歌研究人员提出一种神经网络模型改进的复杂方法MorphNet。研究人员发表了论文《MorphNet:Fast&SimpleResource-ConstrainedStructureLearningofDeepNetworks》，MorphNet将现有神经网络作为输入，为新问题生成规模更小、速度更快、性能更好的
研究人员发表了论文《MorphNet:Fast&SimpleResource-ConstrainedStructureLearningofDeepNetworks》，MorphNet将现有神经网络作为输入，为新问题生成规模更小、速度更快、性能更好的新神经网络。.研究人员已经运用该方法解决大规模问题，设计出规模更小、准确率更高的...
MorphNet技术最早在论文“MorphNet：深度网络快速简洁的资源受限架构学习”(MorphNet:Fast&SimpleResource-ConstrainedStructureLearningofDeepNetworks)中提出，其将现有神经网络作为输入，专为新问题生成规模更小、速度更快且性能更佳的新神经网络。.我们已使用该技术...
谷歌研究人员提出一种神经网络模型改进的复杂方法MorphNet。.研究人员发表了论文《MorphNet:Fast&SimpleResource-ConstrainedStructureLearningofDeepNetworks》，MorphNet将现有神经网络作为输入，为新问题生成规模更小、速度更快、性能更好的新神经网络。.研究人员已经...
谷歌研究人员提出一种神经网络模型改进的复杂方法MorphNet。研究人员发表了论文《MorphNet:Fast&SimpleResource-ConstrainedStructureLearningofDeepNetworks》，MorphNet将现有神经网络作为输入，为新问题生成规模更小、速度更快、性能更好的
图片截自论文MorphNet论文基线方法是使用宽度乘数，通过均匀缩小每个卷积的输出数量来权衡精度和算力消耗（红色）。MorphNet方法则直接以算力消耗为目标，在收缩模型时生成更好的权衡曲线（蓝色）。在同等精度之下，MorphNet方法将算力消耗降低了
MorphNet使用的方法是Weightedsparsifyingregularization（加权稀疏正则化），感兴趣的朋友可以下载论文看看。效果如何呢？下图是应用在InceptionV2网络ImageNet分类上的效果，与之对比的是直接按照一定比例整体改变原网络卷积宽度（Widthmultiplier）进而改变FLOPs的方法。
MorphNet也可以直接应用于昂贵的网络和数据集。例如，在上面的比较中，MorphNet直接应用于ResNet-101，而它最初是在JFT上花费了100个GPU月训练的。
代码及论文下载:在我爱计算机视觉公众号对话界面回复“MorphNet“(建议复制),即可收到下载地址。加群交流关注网络压缩与应用部署相关技术,欢迎加入52CV-网络...
本文中,我们提出了一种用于改进神经网络模型的复杂技术MorphNet,其采用了上述第二种方法。MorphNet技术最早在论文“MorphNet:深度网络快速简洁的资源受限架构...
Voxelmorph论文模型结构一,通过model.summary()查看论文的模型
VoxelMorph论文共读自2019年10月11日起,已组织了26人小分队,开始为期两周的论文共读活动。初衷先唠叨几句,本人于今年四月份接触到图像配准领域的,初衷是因...
MorphNet:致力打造规模更小、速度更快的神经网络谷歌开发者6+阅读·2019年5月6日谷歌提出MorphNet:网络规模更小、速度更快!全球人工智能4+阅读·2019年4月20日已删...
使用MorphNet可以在质量几乎没有损失的情况下显著减少模型大小。我们邀请您尝试MorphNet。可以在这里找到开源TensorFlow实现方法,还可以阅读MorphNet论文了解更多详细信息。vi...
谷歌研究人员提出一种神经网络模型改进的复杂方法MorphNet。研究人员发表了论文《MorphNet:Fast&SimpleResource-ConstrainedStructureLearningofDeepNetworks》,MorphNet...
使用MorphNet可显著减小模型尺寸/FLOPs成本,且几乎不会造成质量损失。我们邀请您试用MorphNet,您可在此处找到开放源代码TensorFlow实现,此外还可阅读Mo...
https://github/google-research/morph-net/使用TensorFlow实现。论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.06798代码及论文下载:在我爱计算机视觉公众号...
这里我们描述了一种复杂的神经网络模型细化技术MorphNet,它采用了后一种方法。MorphNet最初是在一篇论文《MorphNet:深度网络的快速和简单的资源约束结构学习》中...