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点击联系发帖人 时间：2020-04-03 05:23

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有个屁用，年底要不回来账一群乌合之众想点幺蛾子忽悠人还以为他们自己能翻身成梁山好汉不成都强制了还管他做甚，大不了以后不借小贷呗

难道你还打算借？反正我是不会碰小袋了再说也不可能代出来，对我没用

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在DNNs中卷积操作占了很大一部分以AlexNet为例，其中的全连接层占了近89%的参数因此若想降低DNNs的功耗，应当减少卷积层的计算量和全連接层的参数量这也有两个技术方向，分别为：1）采用更小的卷积滤波器；2）将矩阵分解为参数量更小的矩阵

与较大的滤波器相比，較小的卷积滤波器具有更少的参数计算成本也较低。

但如果将所有大的卷积层都替换掉会影响DNN的平移不变性，这将降低DNN模型的精度洇此有人尝试去识别那些冗余的滤波器，并用较小的滤波器将它们替换掉SqueezeNet正是这样一种技术，它使用了三种策略来将 3×3 的卷积转换成 1 × 1 卷积

如上图所示，相比于AlexNetSqueezeNet减少了98%的参数（当然操作数稍微变多了一些），而性能却并没有受到影响

优点：瓶颈卷积滤波器大大降低叻DNNs的内存和延迟需求。对于大多数计算机视觉任务这些方法能够获得SOTA性能。滤波压缩与剪枝和量化技术正交（互不影响）因此这三种技术可以一起使用，从而进一步降低能耗

缺点及改进方向：已经证明 1×1卷积在小型DNN中计算开销很大，导致精度较差这主要是因为运算強度太低，无法有效利用硬件通过对内存的有效管理，可以提高深度可分离卷积的运算强度；通过优化缓存中参数的空间和时间局域性可以减少内存访问次数。

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