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Design of Efficient Convolutional Layers using Single Intra-channel Convolution, Topological Subdivisioning and Spatial "Bottleneck" Structure
因为2维卷积运算的参数量与输入维度数有关,所以每一次参数量都是4个数字的乘积,每一个数字的增加对参数量都会大量增长
先用不同卷积核在各个但同当上进行卷积,再把结果进行不同的1*1卷积
输入的是 2 维的数据,我们要进行 3x3 卷积并输出 3 维的数据