前言：谷歌轻量化卷积神经网络Mnasnet，介于MobileNet V2和V3之间。使用多目标优化的目标函数，兼顾速度和精度，其中速度用真实手机推断时间衡量。提出分层的神经网络架构搜索空间，将卷积神经网络分解为若干block，分别搜索各自的基本模块，保证层结构多样性。
CVPR2019论文：Mnasnet: Platform-aware neural architecture search for mobile
相关回顾：
【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNetV1详解-CSDN博客
【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNetV2详解-CSDN博客
【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNetV1、MobileNetV2、ResNet50项目实战——文末完
本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_61712829/article/details/138278843
版权归原作者 阿齐Archie 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
版权归原作者 阿齐Archie 所有， 如有侵权，请联系我们删除。