关于深度学习的优化方法
关于深度学习的优化方法(On Optimization Methods for Deep Learning) 摘要 在训练深度学习时我们的主要方法是随机梯度下降法(stochastic gradient descent methods , SGDs)。尽管它易于实现，但SGDs调整困难 ...
原文：深度学习模型优化方法总结
深度学习模型优化方法有： 模型压缩：模型权重量化 模型权重稀疏 模型通道剪枝 优化推理引擎：TVM tensorRT OpenVINO 模型压缩 quantization：模型权重量化 sparsification：模型权重稀疏 channel pruning：模型通道剪枝 https: www.jiqizhixin.com articles https: zhuanlan.zhihu.com p ...
2020-02-17 15:54 0 3260 推荐指数：
相关推荐
深度学习优化方法
梯度下降算法 梯度下降的框架主要分三种：1，全量梯度下降。每次使用全部的样本来更新模型参数，优点是收敛方向准确，缺点是收敛速度慢，内存消耗大。2，随机梯度下降。每次使用一个样本来更新模型参数，优点是学习速度快，缺点是收敛不稳定。3，批量梯度下降。每次使用一个batchsize的样本来更新模型参数 ...
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 ...
深度学习最全优化方法总结比较及在tensorflow实现
最优的，因为此时只有唯一的局部最优点。而实际上深度学习模型是一个复杂的非线性结构，一般属于非凸问题，这意 ...
常见深度学习模型总结
lenet Lenet 是最早的卷积神经网络之一,并且推动了深度学习领域的发展，最初是为手写数字识别建立的网络。 LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。 卷积层块里的基本单位是卷积层后接最大池化层，卷积层用来识别图像里的空间模式，如线条。 最大池化层则用来降低卷积层对位 ...
深度学习的模型是怎么训练/优化出来的
以典型的分类问题为例，来梳理模型的训练过程。训练的过程就是问题发现的过程，一次训练是为下一步迭代做好指引。 1.数据准备 准备： 数据标注前的标签体系设定要合理 用于标注的数据集需要无偏、全面、尽可能均衡 标注过程要审核 整理数据集 将各个标签的数据放于 ...
NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化
NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西。是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件 ...
深度学习中的优化方法（二）
在上一篇文章中 深度学习中的优化方法（一） - ZhiboZhao - 博客园 (cnblogs.com) 我们主要讲到了一维函数 \(f(x):R \rightarrow R\) 的优化方法，在实际情况中，待优化的函数往往是多维的 \(f(x):R^{n} \rightarrow R ...