神经网络模型压缩和加速之知识蒸馏
深度神经网络模型压缩和加速方法 综合现有的深度模型压缩方法，它们主要分为四类： 1、参数修剪和共享（parameter pruning and sharing） 2、低秩因子分解（low-rank factorization） 3、转移/紧凑卷积滤波器（transferred ...
原文：神经网络剪枝，知识蒸馏，以及模型优化设计
一.神经网络压缩 在如今人工智能的浪潮之下，深度学习在不少领域都取得了不错的成果。但是目前在边缘计算，物联网设备上的算力相比于我们的台式计算机还不太充足，我们在计算机上用于拟合的神经网络参数过多，不太适合运行在算力较弱的设备上，比如无人机，手机，平板电脑，自动驾驶汽车等等。因此我们需要将在计算机上训练好的神经网络通过某种技巧将其进行压缩，减少模型的参数，这样训练好的模型就可以迅速在这些边缘计算的设 ...
2020-07-25 14:47 0 1329 推荐指数：
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