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針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別任務(wù)上模型復雜度大、參數(shù)量多，首先提出了一種輕量仳的 Sepet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)在分類器模抉上采用克羅內(nèi)克積替換了傳統(tǒng)的全連接層。為進一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在特征提取模塊均衡網(wǎng)絡(luò)深度、寬度，設(shè)計利用深度可分離卷積和殘差網(wǎng)絡(luò)的可分離殘差模塊，最終形成了一個能實現(xiàn)端到端訓練的輕量化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，稱為 sep resl8s3。實驗分別在 MNIST、 CIFAR-10、 CIFAR-100數(shù)據(jù)集上驗證Sepet的有效性，設(shè)計的 Sepet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相比ⅤGG10，參數(shù)數(shù)量和運算量在不損失其精度下均降低了94.15%同時，相比設(shè)計的類殘差網(wǎng)絡(luò) cov resl8s3， sep res18s3仍能降低58.33%的參數(shù)量和81.82%的 FLOPS。實驗結(jié)果表明，采用克羅內(nèi)克積替換全連接層可以在保證訓練結(jié)果準確度的同時昰著降低參數(shù)數(shù)量和計算成本，并在一定程度上防止過擬合，在此基礎(chǔ)上結(jié)合深度可分離卷積和類殘差結(jié)構(gòu)，證明了 sep res18s3的有效性。
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