2026 27 3月 卷积神经网络 2026/3/27 00:45:17 轻量化卷积的实战选型：深度可分离、分组卷积与空洞卷积的适用场景 2026-03-27 Zhao Min 1,156 次阅读 本文详细介绍了深度可分离卷积、分组卷积和空洞卷积这几种轻量化卷积方法，包括它们的技术原理、优缺点、应用场景和注意事项。通过具体的 Python + PyTorch 示例演示，让读者更直观地理解这些方法的使用。同时，给出了实战选型建议，帮助开发者根据不同场景选择合适的卷积方法，以提高模型效率和性能。 convolutional neural network Depthwise Separable Convolution Lightweight Convolution grouped convolution dilated convolution
2026 17 3月 卷积神经网络 2026/3/17 04:13:06 如何设计轻量化卷积神经网络 深度可分离卷积与分组卷积的组合应用策略 2026-03-17 Wu Lei 763 次阅读 本文详细介绍了深度可分离卷积和分组卷积的基本概念，阐述了它们的组合应用策略，包括先深度可分离卷积后分组卷积以及交替使用的方式，并给出了Python + PyTorch的实现示例。同时分析了其应用场景、技术优缺点和注意事项，帮助开发者设计轻量化卷积神经网络。 Depthwise Separable Convolution Lightweight CNN grouped convolution combination strategy