（转发）深度学习模型压缩与加速理论与实战（一）：模型剪枝
深度学习模型压缩与加速理论与实战（一）：模型剪枝 2021-06-23 15:42:47 Source: https://blog.csdn.net/wlx19970505/article/details/111826742 Code: https://github.com ...
原文：模型加速（二）通道剪枝
核心思想 通道裁剪的效果 细节补充 看图说话 目标函数解读 论文题目： Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks 文献地址：https: arxiv.org pdf . .pdf 源码地址：https: github.com yihui he channel pruning 最近，在进行YOLOv ，v 的模型压缩，浅层 ...
2020-07-03 21:15 0 2114 推荐指数：
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FPGA加速BCNN，模型20倍剪枝率、边缘设备超5000帧/秒推理吞吐量
https://mp.weixin.qq.com/s/1na-AFgJUZO6vXCudj3PeA 转自机器之心对于许多信号处理应用来说，能够从具有相位信息的复数数据中进行学习是必不可少的。当前实值 ...
综述:模型压缩与剪枝 之二
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 ...
模型压缩--剪枝，tensorrt实验调研
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常见的模型加速方法
引自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/147204568 方法主要有模型结构优化、模型剪枝、模型量化、知识蒸馏。 1、模型结构优化 总览各种深度学习模型，可以发现它们都是由一个个小组件组装而成，只是初期先把模型做大做强，后期落地遇到问题时，再瘦身优化。具体的优化方法 ...