Memory-efficient Implementation of DenseNets改进densenet模型占用显存较大的问题。对于特征的极致利用可以提高模型的表现能力，用时由于生成大量的intermediate feature(中间特征)，因此存储这些intermediate feature会占用大量的显存。为了能够在GPU下跑更深的densenet网络，这篇文章通过对中间特征采用共享存储空
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2024-04-06 11:59:31
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【新智元导读】FAIR 何恺明团队近日发表神经结构搜索 NAS 方面的最新力作，通过随机连接的神经网络，探索了更多样化的连接模式，所提出的 RandWire 网络 ImageNet 基准测试中获得了有竞争力的准确度。 用于图像识别的神经网络经过大量的人工设计，已经从简单的链状模型发展到具有多个连接路径的结构。ResNets 和 DenseNets 的成功在很大程度上归功于它们创新的
