基于并行和切片的深度卷积网络设计研究

作者：杨远飞; 曾上游; 冯燕燕; 周悦; 潘兵

来源：微电子学与计算机, 2018, 35(03): 120-124.

DOI：10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2018.03.025

• 卷积神经网络
• 分类精度
• 特征图
• 网络参数

提出了基于并行和切片的卷积神经网络模型,并行网络通过两条通道分别对上一层特征图进行特征提取,但是同时网络参数也会倍增;切片网络是把上层输出特征图先切成两份,再分别对每份特征图进行卷积操作,最后再把两部分的卷积输出进行融合.和同规模的模型相比,这两种模型能够提取更为本质的图像特征,但是切片网络不会增加网络的参数.在实验阶段用这两种网络在cifar10和cifar100数据集上进行测试,取得了良好的效果.

• 单位
  广西师范大学; 电子工程学院