A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks 一、研究背景 在神经网络方面,早在上个世纪末,Yann LeCun等人已经使用神经网络成功识别了邮件上的手写邮编。至于深度 ...
深度网络模型压缩综述 文献来源:雷杰,高鑫,宋杰,王兴路,宋明黎.深度网络模型压缩综述 J .软件学报, , : . 摘要: 深度网络近年来在计算机视觉任务上不断刷新传统模型的性能,已逐渐成为研究热点.深度模型尽管性能强大,然而由于参数数量庞大 存储和计算代价高,依然难以部署在受限的硬件平台上 如移动设备 .模型的参数在一定程度上能够表达其复杂性,相关研究表明,并不是所有的参数都在模型中发挥作用, ...
2020-07-03 11:57 0 602 推荐指数:
A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks 一、研究背景 在神经网络方面,早在上个世纪末,Yann LeCun等人已经使用神经网络成功识别了邮件上的手写邮编。至于深度 ...
深度学习使得很多计算机视觉任务的性能达到了一个前所未有的高度。不过,复杂的模型固然具有更好的性能,但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因。为了解决这些问题,许多业界学者研究模型压缩方法以最大限度的减小模型对于计算空间和时间的消耗。最近团队里正在研究模型 ...
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 ...
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 ...
CNN 模型压缩与加速算法综述 导语:卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络 ...
本文由云+社区发表 导语:卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积 ...
原文链接: https://bss.csdn.net/m/zone/bdtc2019?utm_source=aicamp 【导读】近期一篇CNN综述文章《A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural ...