May, 2022
训练高效的卷积神经网络：优化神经网络的基本组成部分，创造更轻、更快、更强韧的模型
Training Efficient CNNS: Tweaking the Nuts and Bolts of Neural Networks
for Lighter, Faster and Robust Models
TL;DR本研究旨在回顾各种最先进技术，探讨如何通过序列减少训练参数和使用像全局均值池化、深度卷积和挤压、模糊化池等技术进行分阶段训练来构建高效的深度卷积网络，并成功实现了在MNIST数据集上仅使用1500个参数达到99.2%的高准确度，并在CIFAR-10数据集上仅使用超过140K个参数达到了86.01%的高准确度。