dnf起源哪个图最省

DNF（Deep and Narrow Framework）是一种用于神经网络模型压缩的技术，它通过将一个宽而浅的网络转换为一个窄而深的网络来实现。但是，您提到的“起源哪个图最省”可能是指在神经网络架构设计中，如何选择一种结构以达到最佳的计算效率和性能。

在神经网络中，“省”通常指的是减少计算量、参数量或者能耗等。不同的网络结构在不同任务上的表现会有所不同，因此没有绝对的“最省”的网络结构。但有一些原则可以指导我们选择更高效的网络结构：

1. ResNet（残差网络）：通过引入跳跃连接，使得深层网络更容易训练，同时保持较低的计算成本。

2. MobileNet：使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），大大减少了计算量和参数量，适合移动设备上的应用。

3. EfficientNet：通过组合多个改进技术（如复合缩放），在保持较高准确率的同时，实现了资源使用的最小化。

4. ShuffleNet：通过通道混洗操作，进一步优化了深度可分离卷积的效果，实现了更高的计算效率。

具体选择哪种网络结构，需要根据您的应用场景（如目标检测、图像分类等）、硬件条件（如是否运行在嵌入式设备上）以及对精度的要求来决定。例如，在移动设备或嵌入式系统上，可能会优先考虑MobileNet或ShuffleNet；而在服务器端，则可能更多地关注于模型的准确性和推理速度，此时EfficientNet可能是更好的选择。

总之，并不存在一个“最省”的网络结构适用于所有场景，关键是要根据具体需求进行权衡和选择。

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