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申请/专利权人：谷歌有限责任公司
摘要：本公开提供了计算系统，一种计算系统包括：一个或多个处理器；和一个或多个非暂时性计算机可读介质，其存储：卷积神经网络，被配置为处理输入图像以从输入图像提取特征，卷积神经网络包括：反向残差瓶颈块，包括：输入层，包括具有输入通道数量的第一特征表示；深度卷积层，在输入层下游，被配置为应用深度卷积以生成具有高于输入通道数量的中间通道数量的第二特征表示；逐点卷积层，在深度卷积层下游，被配置为应用逐点卷积以生成第三特征表示，其中，第三特征表示包括从中间通道数量线性投影到低于中间通道数量的输出通道数量的特征；输出层，包括第三特征表示；和残差快捷连接，在输入层和输出层之间。
主权项：1.一种计算系统，包括：一个或多个处理器；和一个或多个非暂时性计算机可读介质，其存储：卷积神经网络，被配置为处理输入图像以从输入图像提取特征，卷积神经网络包括：反向残差瓶颈块，包括：输入层，包括具有输入通道数量的第一特征表示；深度卷积层，在输入层下游，被配置为应用深度卷积以生成具有高于输入通道数量的中间通道数量的第二特征表示；逐点卷积层，在深度卷积层下游，被配置为应用逐点卷积以生成第三特征表示，其中，第三特征表示包括从中间通道数量线性投影到低于中间通道数量的输出通道数量的特征；输出层，包括第三特征表示；和残差快捷连接，在输入层和输出层之间。
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