DO-Conv:深度超参数化卷积层 由金明曹,创建,孙铭超,, ,,和。 介绍 DO-Conv是深度过参数化的卷积层,可在训练阶段用作CNN中常规卷积层的替代,以实现更高的精度。在推理阶段,DO-Conv可以融合到常规卷积层中,从而导致计算量与常规卷积层的计算量完全相同。 有关更多详细信息,请参见的,其中我们展示了DO-Conv在各种基准数据集/任务上的优势。 我们高度欢迎的问题 我们非常欢迎与DO-Conv相关的问题,而不是电子邮件,而不是电子邮件。 此外,如果在发行中提供最少的可复制示例代码,那将是很好的。 ImageNet分类性能 我们以的为基准。基线中的设置已经过调整,以适应基线,并且在切换到DO-Conv期间不会被触摸。换句话说,DO-Conv是唯一且仅在基线上进行更改的工具,并且没有进行任何超参数调整来支持DO-Conv。我们认为GluonCV具有很高的重现性,但是,为了尽可