为何DneseNet在训练时十分消耗内存?

豪门千珏 2021-05-19 02:59:17
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weixin_38498942 2021-05-20
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这是由于算法实现不优带来的。当前的深度学习框架对 DenseNet 的密集连接没有很好的支持，所以只能借助于反复的拼接（Concatenation）操作，将之前层的输出与当前层的输出拼接在一起，然后传给下一层。对于大多数框架（如Torch和TensorFlow），每次拼接操作都会开辟新的内存来保存拼接后的特征。这样就导致一个 L 层的网络，要消耗相当于 L(L+1)/2 层网络的内存（第 l 层的输出在内存里被存了 (L-l+1) 份）
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关于深度学习的基本知识（面试常见问题）
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