深度学习模型轻量化（下）
深度学习模型轻量化（下） 2.4 蒸馏 2.4.1 蒸馏流程 蒸馏本质是student对teacher的拟合，从teacher中汲取养分，学到知识，不仅仅可以用到模型压缩和加速中。蒸馏常见流程如下图所示 1. 老师和学生可以是不同的网络结构，比如BERT蒸馏到BiLSTM网络 ...
原文：深度学习模型轻量化（上）
深度学习模型轻量化 上 移动端模型必须满足模型尺寸小 计算复杂度低 电池耗电量低 下发更新部署灵活等条件。 模型压缩和加速是两个不同的话题，有时候压缩并不一定能带来加速的效果，有时候又是相辅相成的。压缩重点在于减少网络参数量，加速则侧重在降低计算复杂度 提升并行能力等。模型压缩和加速可以从多个角度来优化。总体来看，个人认为主要分为三个层次： . 算法层压缩加速。这个维度主要在算法应用层，也是大多数 ...
2020-05-16 06:47 0 2823 推荐指数：
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