如何解决如何减少 U-Net 参数?
我需要为语义分割任务实现一个 U-net。是否可以通过减小图像大小来减少 U-Net 中的参数数量?例如从 (256,256,3) 到 (32,32,3)。或者还有其他方法吗?
解决方法
对于全卷积架构,参数数量与输入大小无关:过滤器大小是固定的。它们不随图像大小而变化,仅随计算的激活图而变化。
如果您想减小模型尺寸,您可以:
- 减小卷积的内核大小。
- 减少卷积层中过滤器的数量 (
out_channels
)。 - 应用 group convolution 而不是常规的。
请注意,减少参数数量(模型大小)并不总是意味着减少评估模型所需的 FLOPS 数量。对于卷积网络,评估所需的操作数量在很大程度上取决于输入大小。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。