最近在研究一些模型网络简化的问题，因此我看到了一篇挺有意思的论文。HS-ResNet: Hierarchical-Split Block on Convolutional Neural Network。这篇文章时对传统的卷积模块进行修改，去掉了冗余块特征信息。简化网络结构。但是并没有降低网络准确度。
从这个准确度图中我们可以看到整个模型相比于各种 ResNet50的变体，准确度都时有提升。整篇文章的思路就是下面这幅图可以准确概括出来的。
具体怎么操作，大家一眼就可以看出来。我在这里就步细说了。其中这篇文章整体的思路跟华为的ghostnet 很相似。ghostnet 做了一次分解，这里进行了多次分解。整个效果还是有提升的。