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