深度學習網絡的輕量化 由於大部分的深度神經網絡模型的參數量很大，無法滿足直接部署到移動端的條件，因此在不嚴重影響模型性能的前提下對模型進行壓縮加速，來減少網絡參數量和計算復雜度，提升運算能力。 一、深度可分離卷積 了解深度可分離卷積之前，我們先看一下常規的卷積操作：對於一張 ...

深度學習網絡模型壓縮剪枝詳細分析 一．簡介 1. 背景 深度學習讓計算機視覺任務的性能到達了一個前所未有的高度。但，復雜模型的同時，帶來了高額的存儲空間、計算資源消耗，使其很難落實到各個硬件平台。 為了解決這些問題，壓縮模型以最大限度地減小模型對於計算空間和時間的消耗 ...

本文是對VGG模型的介紹和詳解，引用了其他博主的文章，僅供個人學習。 簡介：這篇文章是以比賽為目的——解決ImageNet中的1000類圖像分類和定位問題。在此過程中，作者做了六組實驗，對應6個不同的網絡模型，這六個網絡深度逐漸遞增的同時，也有各自的特點。實驗表明最后兩組，即深度最深的兩組16 ...

本文轉載自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 轉載請注明：煉丹實驗室 之前曾經寫過一篇文章，講了一些深度學習訓練的技巧，其中包含了部分調參心得：深度學習訓練心得 ...

參考博文：https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80703896 和 https://www.cnblogs.com/gujiangtaoFuture/articles/12096463.html 引言 卷積神經網絡（CNN）已經普遍 ...

參考博文：https://blog.csdn.net/qq_31622015/article/details/89811456 1、ResNet解決了什么？ 　　隨着網絡的加深，出現了訓練集准確率下降的現象，我們可以確定這不是由於Overfit過擬合造成的(過擬合的情況訓練集應該准確率很高 ...

/details/70300591 　　對於傳統的語音識別，通常會分為3個部分：語音模型，詞典，語言模型。語音模 ...

參考博文：https://www.cnblogs.com/zhenggege/p/9000414.html 和 https://blog.csdn.net/u013181595/article/det ...