学生模型以较少的参数学习老师的分布，在老师的知道下获得性能提升，可以作为模型压缩的一种思路，示例代码如下： 模型分析对比，可以看到在有老师知道下的学生模型student_kd在acc和loss的表现上比单纯自己训练的要好的多 ...

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 ...

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 ...

　　深度神经网络在人工智能的应用中，包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理等各方面，在取得巨大成功的同时，这些深度神经网络需要巨大的计算开销和内存开销，严重阻碍了资源受限下的使用。模型压缩是对已经训练好的深度模型进行精简，进而得到一个轻量且准确率相当的网络，压缩后的网络具有更小的结构和更少的参数 ...

简介 将深度学习模型应用于自动驾驶的感知任务上，模型预测结果的准确性和实时性是两个重要指标。一方面，为了确保准确可靠的感知结果，我们会希望选择多个准确性尽可能高的模型并行执行，从而在完成多种感知任务的同时，提供一定的冗余度，但这不可避免的意味着更高的计算量和资源消耗。另一方面，为了确保车辆 ...

　　 此前有同事跟我聊过关于移动端用canvas压缩图片后再上传的功能，最近有了点空闲时间，所以就实践了一下。demo效果链接在文章底部贴出。 　　在做移动端图片上传的时候，用户传的都是手机本地图片，而本地图片一般都相对比较大，拿iphone6来说，平时拍很多图片都是一两M的，如果直接这样上传 ...

偏置神经元，并与下一层完全相连。 当一个ANN包含一个很深的隐藏层时，它被称为深度神经网络（DNN）。 ...

论文连接：https://arxiv.org/abs/1703.10553 1.系统模型 系统主要包括Encoder,Importantce map，Decoder三部分网络，encoder是对图片进行初步编码，以及得到图片的特征图，作为后续importantance ...