深度学习模型压缩与加速
简介 将深度学习模型应用于自动驾驶的感知任务上，模型预测结果的准确性和实时性是两个重要指标。一方面，为了确保准确可靠的感知结果，我们会希望选择多个准确性尽可能高的模型并行执行，从而在完成多种感知任务的同时，提供一定的冗余度，但这不可避免的意味着更高的计算量和资源消耗。另一方面，为了确保车辆 ...
原文：深度学习模型压缩与加速
深度神经网络在人工智能的应用中，包括语音识别 计算机视觉 自然语言处理等各方面，在取得巨大成功的同时，这些深度神经网络需要巨大的计算开销和内存开销，严重阻碍了资源受限下的使用。模型压缩是对已经训练好的深度模型进行精简，进而得到一个轻量且准确率相当的网络，压缩后的网络具有更小的结构和更少的参数，可以有效降低计算和存储开销，便于部署在受限的硬件环境中。 许多网络结构中，如VGG 网络，参数数量 亿 ...
2021-06-02 11:53 0 3500 推荐指数：
相关推荐
（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 ...
深度学习之模型压缩
一、背景 深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度。但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。 为了解决这些问题，压缩模型以最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗。 二、理论基础 必要性：目前主流的网络 ...
【深度学习】模型压缩
通常我们训练出的模型都比较大，将这些模型部署到例如手机、机器人等移动设备上时比较困难。模型压缩（model compression）可以将大模型压缩成小模型，压缩后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。这篇文章总结了几种常用的模型压缩方法：网络裁剪（network pruning）、知识蒸馏 ...
模型转换、模型压缩、模型加速工具
一、场景需求解读 在现实场景中，我们经常会遇到这样一个问题，即某篇论文的结果很棒，但是作者提供的训练模型是使用pytorch训练的，而我自己却比较擅长用tensorflow，我想要使用该模型做一些其它的项目。那么很多人就会采取一种方式，去阅读别人的论文、理解别人的代码，然后使用自己熟悉的工具 ...
综述：深度神经网络模型压缩和加速方法
A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks 一、研究背景 在神经网络方面，早在上个世纪末，Yann LeCun等人已经使用神经网络成功识别了邮件上的手写邮编。至于深度 ...
当前深度神经网络模型压缩和加速方法速览
等）有限的便携式设备上部署深度学习应用提供了机会。高效的深度学习方法可以显著地影响分布式系统、嵌入式设 ...
深度学习网络压缩模型方法总结(model compression)
两派 1. 新的卷机计算方法 这种是直接提出新的卷机计算方式，从而减少参数，达到压缩模型的效果，例如SqueezedNet,mobileNet SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters ...