深度学习模型优化方法总结
深度学习模型优化方法有： （1）模型压缩：模型权重量化、模型权重稀疏、模型通道剪枝 （2）优化推理引擎：TVM、tensorRT、OpenVINO 模型压缩 （1）quantization：模型权重量化 （2）sparsification：模型权重稀疏 （3）channel pruning ...
原文：常见深度学习模型总结
lenet Lenet 是最早的卷积神经网络之一,并且推动了深度学习领域的发展，最初是为手写数字识别建立的网络。 LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。 卷积层块里的基本单位是卷积层后接最大池化层，卷积层用来识别图像里的空间模式，如线条。 最大池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性。有最大池化和平均池化两种。卷积层块由两个这样的基本单位重复堆叠构成。由于池化窗口与步幅形状相同，池化窗口在输入 ...
2020-08-24 10:54 0 1804 推荐指数：
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