深度学习中的轻量级网络架构总结与代码实现_深度学习网络架构改进-程序员宅基地
技术标签： python 机器学习 深度学习 人工智能 神经网络
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导读
目前在深度学习领域主要分为两类，一派为学院派(Researcher)，研究强大、复杂的模型网络和实验方法，旨在追求更高的性能；另一派为工程派(Engineer)，旨在将算法更稳定、更高效的落地部署在不同硬件平台上。
因此，针对这些移动端的算力设备，如何去设计一种高效且精简的网络架构就显得尤为重要。从2017年以来，已出现了很多优秀实用的轻量级网络架构， 但是还没有一个通用的项目把这些网络架构集成起来。本项目可以作为一个即插即用的工具包，通过直接调用就可以直接使用各类轻量级网络结构。
本项目主要提供一个移动端网络架构的基础性工具，避免大家重复造轮子，后续我们将针对具体视觉任务集成更多的移动端网络架构。希望本项目既能让深度学习初学者快速入门，又能更好地服务科研学术和工业研发社区。
（欢迎各位轻量级网络科研学者将自己工作的核心代码整理到本项目中，推动科研社区的发展，我们会在readme中注明代码的作者~）
后续将持续更新模型轻量化处理的一系列方法，包括:剪枝，量化，知识蒸馏等等
https://github.com/murufeng/awesome_lightweight_networks项目目录
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