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 ...
原文：模型压缩之网络剪枝（Network Pruning）篇
. 背景 今天，深度学习已成为机器学习中最主流的分支之一。它的广泛应用不计其数，无需多言。但众所周知深度神经网络 DNN 有个很大的缺点就是计算量太大。这很大程度上阻碍了基于深度学习方法的产品化，尤其是在一些边缘设备上。因为边缘设备大多不是为计算密集任务设计的，如果简单部署上去则功耗 时延等都会成为问题。即使是在服务端，更多的计算也会直接导致成本的增加。人们正在从各个角度试图克服这个问题，如这几 ...
2020-12-14 18:39 0 1611 推荐指数：
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