神经网络模型量化方法简介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程,整理了一些 ...
深度学习神经网络模型中的量化是指浮点数用定点数来表示,也就是在DSP技术中常说的Q格式。我在以前的文章 Android手机上Audio DSP频率低 memory小的应对措施 中简单讲过Q格式,网上也有很多讲Q格式的,这里就不细讲了。神经网络模型在训练时都是浮点运算的,得到的模型参数也是浮点的。通常模型参数较多,在inference时也有非常多的乘累加运算。如果处理器的算力有限,在inferenc ...
2021-02-22 07:59 0 890 推荐指数:
神经网络模型量化方法简介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程,整理了一些 ...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,在早期的图像识别研究中,最大的挑战是如何组织特征,因为图像数据不像其他类型的数据那样可以通过人工理解来提取特征。卷积神经网络相比传统的机器学习算法,无须手工提取特征,也不需要使用诸如 ...
上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习。 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效。如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使 ...
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1985年,Powell提出了多变量插值的径向基函数(RBF)方法。1988年Moody和Darken提出了一种神经网络结构,即RBF神经网络,属于前向神经网络类型,它能够以任意精度逼近任意连续函数,特别适合于解决分类问题。 RBF网络的结构与多层前向网络类似,它是一种三层前向网络。输入层 ...
自组织神经网络又称为自组织竞争神经网络,特别适合于解决模式分类和识别方面的应用问题。该网络模型属于前向神经网络模型,采用无监督学习算法,其工作的基本思想是让竞争层的各个神经元通过竞争与输入模式进行匹配,最后仅有一个神经元成为竞争的胜利者,这一获胜神经元的输出就代表对输入模式的分类。 常用的自组织 ...
一、简介 主要参考博客:纵览轻量化卷积神经网络 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32746221 1, SqueezeNet: SqueezeNet对比AlexNet能够减少50倍的网络参数 ...
神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程 在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法,下图是反向传播算法流程图: 从上图可知,反向传播算法实现了一个迭代的过程,在每次迭代的开始,先需要选取一小部分训练数据,这一小部分数据叫做一个batch。然后这一个batch会通过前 ...