SqueezeNet
虽然网络性能得到了提高，但随之而来的就是效率问题(AlexNet VGG GoogLeNet Resnet DenseNet) 效率问题主要是模型的存储问题和模型进行预测的速度问题. Model Compression: 从模型权重数值角度压缩 ...
原文：模型压缩(4) - SqueezeNet
SqueezeNet: AlexNet level accuracy with x fewer parameters and lt . MB model size 论文地址: Arxiv Paper Github: Caffe 设计理念： 使用 x conv 替换 x conv x conv的参数量是 x conv的 在expand 中用部分conv x 替换 x ，目的是为了不影响Accurac ...
2018-04-21 21:13 0 916 推荐指数：
相关推荐
轻量化卷积神经网络模型总结by wilson（shffleNet,moblieNet,squeezeNet+Xception）
一、简介 主要参考博客：纵览轻量化卷积神经网络 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32746221 1， SqueezeNet: SqueezeNet对比AlexNet能够减少50倍的网络参数 ...
tensorflow 模型压缩
模型压缩 为了将tensorflow深度学习模型部署到移动/嵌入式设备上，我们应该致力于减少模型的内存占用，缩短推断时间，减少耗电。有几种方法可以实现这些要求，如量化、权重剪枝或将大模型提炼成小模型。 在这个项目中，我使用了 TensorFlow 中的量化工具来进行模型压缩。目前我只使用权 ...
【深度学习】模型压缩
通常我们训练出的模型都比较大，将这些模型部署到例如手机、机器人等移动设备上时比较困难。模型压缩（model compression）可以将大模型压缩成小模型，压缩后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。这篇文章总结了几种常用的模型压缩方法：网络裁剪（network pruning）、知识蒸馏 ...
模型转换、模型压缩、模型加速工具
一、场景需求解读 在现实场景中，我们经常会遇到这样一个问题，即某篇论文的结果很棒，但是作者提供的训练模型是使用pytorch训练的，而我自己却比较擅长用tensorflow，我想要使用该模型做一些其它的项目。那么很多人就会采取一种方式，去阅读别人的论文、理解别人的代码，然后使用自己熟悉的工具 ...
深度学习之模型压缩
一、背景 深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度。但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。 为了解决这些问题，压缩模型以最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗。 二、理论基础 必要性：目前主流的网络 ...
BERT 模型压缩方法
模型压缩可减少受训神经网络的冗余，由于几乎没有 BERT 或者 BERT-Large 模型可直接在 GPU 及智能手机上应用，因此模型压缩方法对于 BERT 的未来的应用前景而言，非常有价值。 一、压缩方法 1、剪枝——即训练后从网络中去掉不必要的部分。 这包括权重大小剪枝 ...
pytorch实现squeezenet
squeezenet是16年发布的一款轻量级网络模型，模型很小，只有4.8M，可用于移动设备，嵌入式设备。 关于squeezenet的原理可自行阅读论文或查找博客，这里主要解读下pytorch对squeezenet的官方实现。 地址：https://github.com/pytorch ...