墨麟非攻

摘要： 引言 近几年来，CNN在ImageNet竞赛的表现越来越好。为了追求分类准确度，模型越来越深，复杂度越来越高，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。但是在真实场景中如移动或者嵌入式设备，大而复杂的模型是难以被应用的。模型过于庞大会面临内存不足的问题，其次模型的过于复杂也使得响应速度过 阅读全文

摘要： 在一般的深度学习框架的 conv2d 中，如 tensorflow、mxnet，channel 都是必填的一个参数 在 tensorflow 中，对于输入样本中 channels 的含义，一般是RGB图片，channels的数量是3（R、G、B）。而灰度图是的channels是1； mxnet 中， 阅读全文