轻量化卷积神经网络 🚀

导读随着深度学习技术的飞速发展，卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音识别等领域取得了巨大成功。然而，传统的CNN模型参数量庞大，计算复杂度

随着深度学习技术的飞速发展，卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音识别等领域取得了巨大成功。然而，传统的CNN模型参数量庞大，计算复杂度高，难以部署到资源受限的设备上。因此，如何设计出既高效又准确的轻量化卷积神经网络成为了当前研究的热点之一。

轻量化卷积神经网络通过采用更少的参数和更低的计算成本来实现与传统模型相当甚至更好的性能。例如，MobileNet系列利用深度可分离卷积替代标准卷积操作，显著减少了计算量和参数数量，同时保持了较高的准确性。此外，ShuffleNet等架构通过引入通道混洗机制进一步优化了计算效率，使得模型可以在移动设备上高效运行。