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为设计快速神经网络，许多作品一直集中在减少浮点操作数量（FLOPS）的数量上。我们观察到，这种减少的失败并不一定会导致潜伏期的相似水平。这主要源于每秒效率低下的低浮点操作（拖鞋）。为了实现更快的网络，我们重新审视了流行的运营商，并认为如此低的拖鞋主要是由于操作员的频繁访问，尤其是深度方向的访问。因此，我们提出了一种新型的部分卷积（PCONV），该卷积通过同时减少冗余计算和内存访问来提取空间特征。在我们的PCONV上，我们进一步构建了一个新的神经网络家族Fasternet，它的运行速度比在各种设备上的其他设备都高得多，而没有损害各种视觉任务的准确性。，例如，在Imagenet-1K上，我们的Tiny Forpernet-T0为2。8×，3。 3×和2。 4×比GPU，CPU和ARM处理器上的移动电视-XX快速快，同时准确2.9％。 与新兴的SWIN-B相当，我们的大型fornet-l可以达到令人印象深刻的83.5％Top-1精确度，而GPU上的Incrence吞吐量提高了36％，并节省了CPU上的37％的计算时间。 代码可在https：// github上找到。 com/jierunchen/fasternet。8×，3。3×和2。4×比GPU，CPU和ARM处理器上的移动电视-XX快速快，同时准确2.9％。与新兴的SWIN-B相当，我们的大型fornet-l可以达到令人印象深刻的83.5％Top-1精确度，而GPU上的Incrence吞吐量提高了36％，并节省了CPU上的37％的计算时间。代码可在https：// github上找到。com/jierunchen/fasternet。
追逐更高的拖鞋以获取更快的神经网络
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