深度学习神经网络模型中的量化是指浮点数用定点数来表示,也就是在DSP技术中常说的Q格式。我在以前的文章(Android手机上Audio DSP频率低 memory小的应对措施 )中简单讲过Q格式,网上也有很多讲Q格式的,这里就不细讲了。神经网络模型在训练时都是浮点运算的,得到的模型参数也是浮点 ...
神经网络模型量化方法简介 https: chenrudan.github.io blog networkquantization.html 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程,整理了一些对这些文章的分析和看法。 转载请注明出处 chenrudan.github.io 随着神经网络算法的发展,网络性能虽然越来越强大,但是也耗费了太多的计算资源和内存,为了得到 ...
2019-09-02 02:09 0 781 推荐指数:
深度学习神经网络模型中的量化是指浮点数用定点数来表示,也就是在DSP技术中常说的Q格式。我在以前的文章(Android手机上Audio DSP频率低 memory小的应对措施 )中简单讲过Q格式,网上也有很多讲Q格式的,这里就不细讲了。神经网络模型在训练时都是浮点运算的,得到的模型参数也是浮点 ...
PyTorch有多种方法搭建神经网络,下面识别手写数字为例,介绍4种搭建神经网络的方法。 方法一:torch.nn.Sequential() torch.nn.Sequential类是torch.nn中的一种序列容器,参数会按照我们定义好的序列自动传递下去。 import ...
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 ...
神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程 在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法,下图是反向传播算法流程图: 从上图可知,反向传播算法实现了一个迭代的过程,在每次迭代的开始,先需要选取一小部分训练数据,这一小部分数据叫做一个batch。然后这一个batch会通过前 ...
自己搭建神经网络时,一般都采用已有的网络模型,在其基础上进行修改。从2012年的AlexNet出现,如今已经出现许多优秀的网络模型,如下图所示。 主要有三个发展方向: Deeper:网络层数更深,代表网络VggNet Module: 采用模块化的网络结构(Inception ...
代码 KBGAT 模型 图注意力网络(GAT) ...
实验目的 学会使用SPSS的简单操作,掌握神经网络模型。 实验要求 使用SPSS。 实验内容 (1)创建多层感知器网络,使用多层感知器评估信用风险,银行信贷员需要能够找到预示有可能拖欠贷款的人的特征来识别信用风险的高低。 (2)实现神经网络预测模型,使用径向基函数 ...
神经网络模型拆分 Distributed Machine Learning Federated Learning 针对神经网络的模型并行方法有:横向按层划分、纵向跨层划分和模型随机划分 横向按层 ...