深度学习网络压缩模型方法总结(model compression)
两派 1. 新的卷机计算方法 这种是直接提出新的卷机计算方式，从而减少参数，达到压缩模型的效果，例如SqueezedNet,mobileNet SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters ...
原文：网络压缩方法总结
引自：https: zhuanlan.zhihu.com p 对于具有更多层和节点的更大的神经网络，减少其存储和计算成本变得至关重要，特别是对于一些实时应用，如在线学习 增量学习以及自动驾驶。 在深度学习的另一端，即更贴近人们生活的移动端，如何让深度模型在移动设备上运行，也是模型压缩加速的一大重要目标。 当然，网络模型的压缩和加速的最终实现需要多学科的联合解决方案，除了压缩算法，数据结构 计算机体 ...
2019-12-23 15:07 0 1158 推荐指数：
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