随着特征维度及网络层数的增加,如何减少卷积神经网络的参数体量?有哪些针对这一问题改进的卷积种类?
时间: 2024-06-03 22:07:02 浏览: 114
1. 降低特征维度:可以通过使用较小的卷积核或通过池化操作来减小特征图的尺寸,从而减少参数数量。
2. 减少网络层数:可以使用更浅的网络结构,或者使用残差连接等技术来减轻梯度消失问题,从而减少网络层数。
3. 前置卷积层:可以使用1x1卷积层作为前置层,将输入特征图的通道数减少,从而减少网络参数。
4. 分组卷积:将卷积操作分为多个小组进行,每个小组内的卷积核只和该组内的输入特征图进行卷积,从而减少参数数量。
5. 深度可分离卷积:将标准卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积,从而减少参数数量。
6. 轻量化卷积:通过设计更轻量的卷积核,如DWConv、PWConv等,从而减少参数数量。
7. 模型压缩:使用模型压缩技术,如剪枝、量化、蒸馏等,从而减少模型参数数量。