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【精读AI论文】谷歌Xception深度可分离卷积的极致Inception轻量化网络
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谷歌Xception,将深度可分离卷积引入Inception模块,实现长宽方向的空间信息和跨通道信息的完全解耦。 X代表Extreme,极致。 在ImageNet数据集和JFT数据集两个大规模图像分类任务上,收敛速度、最终准确率都超过Inception V3。 Xception作者为深度学习框架Keras作者François Chollet。在Keras中可调用预训练的Xception模型作为迁移学习的骨干网络。 公众号 人工智能小技巧 回复 Xception 下载笔记、代码等资料
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