【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：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，如VGG ，参数量 亿 千多万，占用 多MB空间，需要进行 多亿次浮点运算才能完成一次图像识别任务。 可行性：在深度卷积网络中，存在着大 ...
2019-11-29 15:11 0 1181 推荐指数：
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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 ...
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