1，概述 　　模型量化应该是现在最容易实现的模型压缩技术，而且也基本上是在移动端部署的模型的毕竟之路。模型量化基本可以分为两种：post training quantizated和quantizat ...

稀疏训练 去除.weights中的epoch信息 稀疏训练 剪枝 对best.pt进行剪枝 对last.pt进行剪枝 微调 .pt文件转.weights文件 　　之 ...

全连接神经网络 MLP 最近开始进行模型压缩相关课题，复习一下有关的基础知识。 1. MLP简介 上图是一个简单的MLP，这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，L ...

1，概述 　　模型量化属于模型压缩的范畴，模型压缩的目的旨在降低模型的内存大小，加速模型的推断速度（除了压缩之外，一些模型推断框架也可以通过内存，io，计算等优化来加速推断）。 　　常见的模型压缩 ...

PART I: 搭建环境OPENVINO+Tensorflow1.12.0 I: l_openvino_toolkit_p_2019.1.094 第一步常规安装参考链接：https://docs. ...

常规的神经网络连接结构如下  当网络训练完成, 在推导的时候为了加速运算, 通常将卷积层和 batch-norm 层融合, 原理如下 \[\begin{align*} y_{conv} ...

模型压缩之蒸馏算法小结 原始文档：https://www.yuque.com/lart/gw5mta/scisva Google Slide: https://docs.google.co ...

量化技术 量化的概念 一般是高精度浮点数表示的网络权值以及激活值用低精度（例如8比特定点）来近似表示 达到模型轻量化，加速深度学习模型推理，目前8比特推理已经比较成熟 使用低精度的模型推理的优 ...

　　 核心思想 通道裁剪的效果 细节补充 "看图说话" 目标函数解读 论文题目： Channel Pruning for Accelerating Very ...

Reference: https://github.com/NervanaSystems/distiller https://nervanasystems.github.io/distiller ...