Méthodes de Convolution Légère pour l'Optimisation des Réseaux de Neurones
Les techniques de convolution légère sont cruciales pour concevoir des modèles de deep learning efficaces sur des appareils à ressources limitées. Cet article détaille des approches telles que la convolution par groupe, la convolution séparable en profondeur, les blocs de résiduels inversés, les fonctions d'activation améliorées, le mélange de ...
Publié le 5 juin à 22h40