CVPR 2019 | 用异构卷积训练深度CNN：提升效率而不损准确度

选自arXiv作者：Pravedra Singh等机器之心编译参与：熊猫对于深度卷积神经网络而言，准确度和计算成本往往难以得兼，研究界也一直在探索通过模型压缩或设计新型高效架构来解决这一问题。印度理工学院坎普尔分校的一篇 CVPR 论文则给出了一个新的思路——使用异构的卷积过滤器；实验表明这种方法能在保证准确度的同时显著降低计算成本。论文：https://arxiv.org/abs/1903.04120摘要：我们提出了一种全新的深度学习架构，其中的卷积运算利用了异构核。相比于标准的卷积运算，我们提出的 HetConv（基于异构核的卷积）能在减少计算量（FLOPs）和参数数量的同时维持表征的效率。为了展现我们所提出的卷积的有效性，我们在 VGG [30] 和 ResNet [8] 等标准卷积神经网络（CNN）上进行 ………………………………