无依赖 C++11实现深度神经网络 header only, dependency-free deep learning framework in C++11
在小型化方面常用的手段有：
（1）卷积核分解，使用1×N和N×1的卷积核代替N×N的卷积核
（2）使用bottleneck结构，以SqueezeNet为代表
（3）以低精度浮点数保存，例如Deep Compression
（4）冗余卷积核剪枝及哈弗曼编码
DCNN
Folders and files
| Name | Name | Last commit date | ||
|---|---|---|---|---|
parent directory.. | ||||