对于卷积神经网络,在不改变大体网络结构的情况下,可以采取哪些方式降低网络参数量
时间: 2023-12-06 13:02:01 浏览: 34
可以采取以下几种方式来降低卷积神经网络的参数量:
1. 减小卷积核的尺寸:通过减小卷积核的尺寸,可以减少参数量。但是,减小卷积核的尺寸也会降低模型的表达能力,可能会影响模型的性能。
2. 减少卷积层的数量:通过减少卷积层的数量,可以降低参数量。但是,减少卷积层的数量也会降低模型的表达能力,可能会影响模型的性能。
3. 采用稀疏连接:通过采用稀疏连接,可以减少参数量。稀疏连接是指只连接一部分输入和输出单元,而不是全部连接。但是,稀疏连接也会影响模型的表达能力和性能。
4. 参数共享:通过参数共享,可以减少参数量。参数共享是指在不同位置使用相同的权重,这样可以减少参数量。但是,参数共享也会影响模型的表达能力和性能。
5. 剪枝:通过剪枝,可以减少网络中的冗余参数。剪枝是指在训练后去除网络中的一些权重或神经元,以减少参数量。但是,剪枝也会影响模型的表达能力和性能。
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