轻量级卷积神经网络LiteResNet18：基于PyTorch的实现及其架构特点介绍

内容概要：本文介绍了在PyTorch中实现的简化版本的ResNet模型——LiteResNet18，这是一个针对移动设备或计算资源有限情况设计的高效模型。作者采用深度可分离卷积替换传统的标准卷积来优化网络参数量与运算速度，从而达到提高性能同时降低硬件负担的目的。文中定义了一个新的BasicBlock即DepthwiseSepBasicBlock作为构建LiteResNet的基础单元，在这个基本模块中先进行一次普通的3×3大小、步长stride、padding值均为1的标准卷积操作后再接一次由深度卷积（Depthwise Convolution）加点卷积(Pointwise Convolution)，以及批归一化和激活函数组成的深度可分离卷积部分。随后对原始输入图像进行卷积得到特征图后经过批量标准化处理再送入到四个层级分别为Layer1到Layer4里面去层层迭代提取更加丰富的语义信息最终形成一个完整的分类预测网络结构。 适用人群：面向具有一定机器学习、特别是深度学习理论和技术储备的研究者和从业者。尤其对于正在探索如何利用较少计算资源训练高质量图片识别模型感兴趣的人群特别有价值。 使用场