一些量化(quantization)技巧 深度神經網絡壓縮 Deep Compression 為了進一步壓縮網絡,考慮讓若干個權值共享 ...
乘積量化 。簡介 乘積量化 PQ 算法是和VLAD算法是由法國INRIA實驗室一同提出來的,為的是加快圖像的檢索速度,所以它是一種檢索算法,在矢量量化 Vector Quantization,VQ 的基礎上發展而來,雖然PQ不算是新算法,但是這種思想還是挺有用處的,本文沒有添加公式。 它原文中是接在VLAD算法后面,假設我們使用VLAD算法獲得了 M的圖像表達向量,向量的維度為D ,則對於一幅查詢 ...
2017-10-24 13:41 0 12559 推薦指數:
一些量化(quantization)技巧 深度神經網絡壓縮 Deep Compression 為了進一步壓縮網絡,考慮讓若干個權值共享 ...
摘要 乘積量化(PQ)是一種有效的矢量量化方法。乘積量化器可以以非常低的存儲器/時間成本生成指數大的碼本。 PQ的本質是將高維向量空間分解為子空間的笛卡爾乘積,然后分別量化這些子空間。最佳空間分解對於PQ性能很重要,但仍然是一個未解決的問題。在本文中,我們通過最小化空間分解和量化 ...
一、介紹 1、量化就是把信號的連續取值映射成多個離散的幅值的過程,實現了信號取值多對一的映射。 2、殘差數據進過變換之后,變換系數具有較大的取值范圍,量化可以有效減小信號的取值范圍,進而獲得更好的壓縮效果,量化是造成失真的根本原因 二、衡量失真的三種准則 ...
(本文首發於公眾號,沒事來逛逛) 前面介紹了一些后訓練量化的基本方法,從這篇文章開始我們來學習一些高階操作。 首先登場的是高通提出的一篇論文:Data-Free Quantization Through Weight Equalization and Bias Correction。之所以介紹 ...
題目鏈接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=84562#problem/B 題意: 輸入n個元素組成的序列S,找出一個乘積最大的連續子序列。如果這個最大的乘積不是正數,輸出0(表示無解)。1<=n< ...
摘要 本文介紹了一種基於乘積量化的近似最近鄰搜索方法。 這個想法是將空間分解為低維子空間的笛卡爾積,並分別量化每個子空間。 矢量由其子空間量化索引和短碼表示。 可以從它們的碼字有效地估計兩個矢量之間的歐氏距離。 非對稱版本增加了精度,因為它計算向量和碼字之間的近似距離。 實驗 ...
1,概述 模型量化屬於模型壓縮的范疇,模型壓縮的目的旨在降低模型的內存大小,加速模型的推斷速度(除了壓縮之外,一些模型推斷框架也可以通過內存,io,計算等優化來加速推斷)。 常見的模型壓縮算法有:量化,剪枝,蒸餾,低秩近似以及緊湊模型設計(如mobileNet)等操作。但在這里有些方法 ...
辨析matmul product(一般矩陣乘積),hadamard product(哈達瑪積)、kronecker product(克羅內克積) 矩陣乘法1. matmul product(一般矩陣乘積)m x p矩陣A與p x n矩陣B,那么稱 m x n 矩陣C為矩陣A與矩陣B的一般乘積 ...