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AdderNet:纸代码“ AdderNet
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2021-03-20
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AdderNet:我们真的需要深度学习中的乘法吗? 该代码是CVPR 2020论文的演示 我们提出加法器网络(AdderNets)来交换深度神经网络(尤其是卷积神经网络(CNN))中的大规模乘法运算,以更便宜的加法运算来减少计算成本。在AdderNets中,我们将滤波器和输入要素之间的L1范数距离作为输出响应。结果,在ImageNet数据集上使用ResNet-50,建议的AdderNets可以达到74.9%的Top-1精度91.7%的Top-5精度,而无需在卷积层上进行任何乘法。 更新:培训代码在6/28中发布。 运行python main.py以在CIFAR-10上进行训练。 更新:11月27日发布了有关AdderNet的Model Zoo。 CIFAR-10和CIFAR-100数据集的分类结果。 模型 方法 CIFAR-10 CIFAR-100 VGG-小 有线电视新闻网 94.
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AdderNet-master.zip (11个子文件)
AdderNet-master
THIRD PARTY OPEN SOURCE SOFTWARE NOTICE.txt 2KB
README.md 6KB
test.py 4KB
License.txt 2KB
figures
table2.png 47KB
visualization.png 106KB
table1.png 73KB
adder.py 3KB
main.py 4KB
resnet50.py 4KB
resnet20.py 3KB
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陳二二
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