【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 ...
原文：【模型压缩】MetaPruning：基于元学习和AutoML的模型压缩新方法
论文名称：MetaPruning: Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning 论文地址：https: arxiv.org abs . 开源代码：https: github.com megvii model MetaPruning 目录 导语 简介 方法 PruningNet Training Pruned Network ...
2019-08-27 15:19 1 947 推荐指数：
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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 ...
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（转发）深度学习模型压缩与加速理论与实战（一）：模型剪枝
深度学习模型压缩与加速理论与实战（一）：模型剪枝 2021-06-23 15:42:47 Source: https://blog.csdn.net/wlx19970505/article/details/111826742 Code: https://github.com ...
创新方法培训 学习总结
公司组织了创新方法培训班，详细内容点此进入。在去之前，觉的，创新方法培训，听起来很玄乎的样子。培训时间为两天，在深圳市科学馆那里，听了两天的课，如果课后不总结一下，过了就会忘记了，还是那句话，学而不思则罔，思而不学则怠。下面，就两天的学习内容，进行自己的小小的总结。 在课堂上，一个很有趣的现象 ...