深度学习模型轻量化（上）
深度学习模型轻量化（上） 移动端模型必须满足模型尺寸小、计算复杂度低、电池耗电量低、下发更新部署灵活等条件。 模型压缩和加速是两个不同的话题，有时候压缩并不一定能带来加速的效果，有时候又是相辅相成的。压缩重点在于减少网络参数量，加速则侧重在降低计算复杂度、提升并行能力等。模型压缩和加 ...
原文：深度学习网络模型的轻量化方法
深度学习网络的轻量化 由于大部分的深度神经网络模型的参数量很大，无法满足直接部署到移动端的条件，因此在不严重影响模型性能的前提下对模型进行压缩加速，来减少网络参数量和计算复杂度，提升运算能力。 一 深度可分离卷积 了解深度可分离卷积之前，我们先看一下常规的卷积操作：对于一张 times times 的图像，如果采用 times 的卷积核，输出 times times 的feature map，则所 ...
2021-07-17 11:30 0 500 推荐指数：
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