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精度を維持しつつ、計算効率を圧倒的に改善したMobile Netsを提案している。 Mobile Netsは、depthwise convolutionとpointwise convolution(1 * 1 convolutional)から成り立っている。
通常の畳み込み層を、2つに細分化することで、計算の効率化に成功している。
下記を見ても分かる通り、精度を維持しつつ、計算効率が大幅に改善されていることがわかる。
https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf
要約
精度を維持しつつ、計算効率を圧倒的に改善したMobile Netsを提案している。 Mobile Netsは、depthwise convolutionとpointwise convolution(1 * 1 convolutional)から成り立っている。
通常の畳み込み層を、2つに細分化することで、計算の効率化に成功している。
下記を見ても分かる通り、精度を維持しつつ、計算効率が大幅に改善されていることがわかる。![image](https://user-images.githubusercontent.com/24674237/49015396-5532a080-f1c6-11e8-8437-c8565ec5a0fa.png)
論文リンク
https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf