当前深度神经网络模型压缩和加速方法速览
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30548590 大型神经网络具有大量的层级与结点，因此考虑如何减少它们所需要的内存与计算量就显得极为重要，特别是对于在线学习和增量学习等实时应用。此外，近来智能可穿戴设备的流行也为研究员提供了在资源（内存、CPU、能耗和带宽 ...
原文：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： 参数修剪和共享 parameter pruning and sharing 低秩因子分解 low rank factorization 转移 紧凑卷积滤波器 transferred compact convolutional filters 知识蒸馏 knowledge distillation 具体参考https: ...
2019-06-24 21:04 0 1134 推荐指数：
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