神经网络模型压缩和加速之知识蒸馏
深度神经网络模型压缩和加速方法 综合现有的深度模型压缩方法，它们主要分为四类： 1、参数修剪和共享（parameter pruning and sharing） 2、低秩因子分解（low-rank factorization） 3、转移/紧凑卷积滤波器（transferred ...
原文：基于知识蒸馏的模型压缩和加速
动机： 目标：想要获得一个实时的模型，且尽可能的准确。 我们有一个大模型性能很好，但是很慢： 我们有个小模型速度很快，但是性能很差： 动机：面临的挑战 由于容量和能力，小模型很难达到一个很好的性能。 精确度和模型压缩之间的差距还是很大 物体检测比分类要困难得多： a 标签的计算更加昂贵 b 类别不均衡 c 多任务同时需要分类和回归 直接应用蒸馏在检测模型上并不能很好的工作。 背景，前人的工作： ...
2018-09-18 15:46 3 4921 推荐指数：
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