【摘 要】
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传统单网络结构的卷积神经网络缺乏针对性,通过增大模型容量的方式提高准确率,必然以大幅增加参数量和计算量为代价。提出的多级卷积神经网络通过使用针对性的次级网络修正主
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传统单网络结构的卷积神经网络缺乏针对性,通过增大模型容量的方式提高准确率,必然以大幅增加参数量和计算量为代价。提出的多级卷积神经网络通过使用针对性的次级网络修正主网络来提高模型准确率,各级网络共享大部分参数并拥有各自的任务针对性参数,增加网络级次只增加少量参数。训练时各级网络单独训练;训练完成后,通过融合层在网络内部融合各级网络并微调参数,测试时多级网络只需推断一次,计算量接近单级网络。在CIFAR数据集上的实验显示,多级卷积神经网络可以在不显著增加参数量和计算量的前提下大幅提高模型准确率。
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