1. 论文思想

一维滤过器。将三维卷积分解成三个一维卷积。convolution across channels(lateral), vertical and horizontal direction.

2. 计算量对比

变换后计算量:

对比:

3. 总结

因为spatial convolution会带来大量的参数以及是非常耗时的,本文将三维卷积分解成了三个一维的卷积,极大的减少了计算量。其实,本文也引入了不对称卷积,再后来也证实了这种不对称卷积Nx1和1xN,对准确率是有提升的。

论文笔记—Flattened convolution neural networks for feedforward acceleration的更多相关文章

  1. 论文笔记(1)-Dropout-Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors

    Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors 是Hinton在2012年6月份发表的,从这篇文章 ...

  2. 论文笔记:Diffusion-Convolutional Neural Networks (传播-卷积神经网络)

    Diffusion-Convolutional Neural Networks (传播-卷积神经网络)2018-04-09 21:59:02 1. Abstract: 我们提出传播-卷积神经网络(DC ...

  3. 【论文笔记】Progressive Neural Networks 渐进式神经网络

    Progressive NN Progressive NN是第一篇我看到的deepmind做这个问题的.思路就是说我不能忘记第一个任务的网络,同时又能使用第一个任务的网络来做第二个任务. 为了不忘记之 ...

  4. 论文笔记——Factorized Convolutional Neural Networks

    1. 论文思想 将3D卷积分解为spatial convolution in each channel and linear projection across channels. (spatial ...

  5. 论文阅读笔记: Multi-Perspective Sentence Similarity Modeling with Convolution Neural Networks

    论文概况 Multi-Perspective Sentence Similarity Modeling with Convolution Neural Networks是处理比较两个句子相似度的问题, ...

  6. 论文笔记之:Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning

    论文笔记之:Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning  2017-06-06  21: ...

  7. Online handwriting recognition using multi convolution neural networks

    w可以考虑从计算机的“机械性.重复性”特征去设计“低效的”算法. https://www.codeproject.com/articles/523074/webcontrols/ Online han ...

  8. Stanford机器学习笔记-4. 神经网络Neural Networks (part one)

    4. Neural Networks (part one) Content: 4. Neural Networks (part one) 4.1 Non-linear Classification. ...

  9. 论文笔记——A Deep Neural Network Compression Pipeline: Pruning, Quantization, Huffman Encoding

    论文<A Deep Neural Network Compression Pipeline: Pruning, Quantization, Huffman Encoding> Prunin ...

随机推荐

  1. Java-小技巧-002-String 转 long

    1.转化 long l = Long.parseLong([String]); 相当于 long l = Long.parseLong([String],10); long l = Long.valu ...

  2. word自动导入目录

    1:如果在编写word时,有给各章添加标题,可以使用word的目录生成功能,如图:

  3. 机器学习理论基础学习3.2--- Linear classification 线性分类之线性判别分析(LDA)

    在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),是一种处理文档的主题 ...

  4. 用python参加Kaggle的些许经验总结(收藏)

    Step1: Exploratory Data Analysis EDA,也就是对数据进行探索性的分析,一般就用到pandas和matplotlib就够了.EDA一般包括: 每个feature的意义, ...

  5. Linux系统——MySQL基础(一)

    # 数据库 ## 数据库简单的分类:(1)关系型数据库:MySQL和Oracle.Postgresql(2)非关系型数据库:Memcached和Redis(3)消息队列中间件(4)搜索引擎数据库:El ...

  6. Base64编码加密

    package liferay; public class Base64 { public static final char EQUAL = '='; public static final cha ...

  7. ts实战项目启动中遇到的问题

    项目链接:https://github.com/Jiasm/typescript-example 储备知识须知: sequelize入门篇 : 依照README执行以下操作: npm i brew s ...

  8. XML—代码—DOM4J解析

    什么是xml: 众所周知,xml常用语数据存储和传输,文件后缀为 .xml: 它是可扩展标记语言(Extensible Markup Language,简称XML),是一种标记语言. 如何定义这些标记 ...

  9. 网络编程—代码—TCP网络传输

    一.TCP:用字符流传输信息 ------------------------------------------------------------------------------ [用字符流的 ...

  10. c++第十六天

    p99~p101: 1.迭代器的指向:容器内的元素或者尾元素的下一位. 2.迭代器与整数相加减返回值为移动了若干位置的迭代器. 3.迭代器间相加减返回值则是类型为 difference_type 的带 ...