网络参数重组论文五（RepNAS）

本系列文章介绍一种最近比较火的设计网络的思想，即利用网络的重参数化（意义在于训练时间模型有一组参数，而推理时间模型有另一组参数），把多层合成一层，进行网络加速。

RepNAS: Searching for Efficient Re-parameterizing Blocks中将参数重组的思想应用于网络结构搜索技术。

该方法的核心思想是在训练过程中将不同块之间的一些分支修剪掉，如下图所示：

它有两个基本步骤：

1. 给定CNN架构。在原始卷积运算中插入一些线性运算作为其分支，如下图所示。对于每个分支，设置一个表示重要性的可学习参数。在训练过程中进行优化。
2. 在推理中，将其余分支直接融合到原来的卷积运算中。

其实这篇论文的思路挺简单的，作者设计的块结构就是把ACNet和DDB模块的分支加起来。在网络结构搜索的时候对每个模块的分支数量进行修剪，只留下重要的分支。剪枝的时候块与块之间相互独立，因此可以是不同的，这样相比于使用固定的块结构可以得到更优的性能。

标签：运算,卷积,论文,RepNAS,参数,网络结构,分支
来源： https://blog.csdn.net/weixin_44579633/article/details/120919394