原文:论文阅读 | Compressing Large-Scale Transformer-Based Models: A Case Study on BERT

Transefomer based 的预处理模型往往很消耗资源,对运算性能要求极高,还有严格的延迟需求。 潜在补救方法:模型压缩。 这篇文章主要讲如何压缩Transformers,重点关注BERT。使用不同的方法对attention层 全连接层等不同部分的压缩会有不同的效果,来看看作者后面怎么说。 对BERT的分解与分析 BERT主要有两个训练目标: Masked Language Model ...

2020-03-12 18:27 0 621 推荐指数:

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Efficient Large-Scale Stereo Matching论文解析

Efficient Large-Scale Stereo Matching 解析 @(sinbad)[360sinbad@gmail.com] 这是一篇2010年ACCV的立体匹配方面的论文,该文提出的算法主要用于在双目立体视觉中进行快速高清晰度图像匹配。算法基本思想为:通过计算一些支持点组成 ...

Sun May 21 08:50:00 CST 2017 3 2380
阅读笔记:Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

摘要: 在这篇论文我们主要研究卷积神级网络的深度对大范围图像识别效果的影响,我们发现增加神经网络层数增加到16-19层时我们的实验结果有很大的提高。这使得我们在2014年的ImageNet Challenge中取得了定位第一和分类第二的成绩。 动机: 卷积神经网络可能因为有了大量的公开图像库 ...

Mon Aug 13 17:55:00 CST 2018 0 1107
[论文笔记]RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

针对目前点云分割存在速度慢、显存需求大的问题,该文提出以一种高效率学习的方法。从论文的结果来看,该文不仅在计算时间和计算资源上大幅缩减,分割效果也是达到甚至超过了SOTA。 采样 大规模点云处理的一个挑战在于如何快速且有效地进行采样,从而加速应用所需的时间和计算资源 ...

Sat Feb 22 01:19:00 CST 2020 0 1310
 
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