CNN万能涨点公式！MoD：增强一切卷积网络！还能加速25%！

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前言   本文为卷积神经网络(CNN)引入了深度混合(MoD ),这是一种新的方法，通过基于通道与当前预测的相关性选择性地处理通道来提高CNN的计算效率。该方法通过在卷积块(Conv块)内动态选择用于集中处理的特征图中的关键通道来优化计算资源，同时跳过不太相关的通道。与需要动态计算图的条件计算方法不同，CNN MoD使用具有固定张量大小的静态计算图，这提高了硬件效率。它加速了训练和推理过程，而不需要定制CUDA内核、独特的损失函数或微调。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源：计算机视觉工坊 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 1. 论文信息 标题：CNN Mixture-of-Depths 作者：Rinor Cakaj, Jens Mehnert, Bin Yang 原文链接：https://arxiv.org/abs/2409.170 ………………………………