原文:模型壓縮(4) - SqueezeNet

SqueezeNet: AlexNet level accuracy with x fewer parameters and lt . MB model size 論文地址: Arxiv Paper Github: Caffe 設計理念: 使用 x conv 替換 x conv x conv的參數量是 x conv的 在expand 中用部分conv x 替換 x ,目的是為了不影響Accurac ...

2018-04-21 21:13 0 916 推薦指數:

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SqueezeNet

雖然網絡性能得到了提高,但隨之而來的就是效率問題(AlexNet VGG GoogLeNet Resnet DenseNet) 效率問題主要是模型的存儲問題和模型進行預測的速度問題. Model Compression: 從模型權重數值角度壓縮 ...

Wed May 16 05:17:00 CST 2018 0 1171
tensorflow 模型壓縮

模型壓縮 為了將tensorflow深度學習模型部署到移動/嵌入式設備上,我們應該致力於減少模型的內存占用,縮短推斷時間,減少耗電。有幾種方法可以實現這些要求,如量化、權重剪枝或將大模型提煉成小模型。 在這個項目中,我使用了 TensorFlow 中的量化工具來進行模型壓縮。目前我只使用權 ...

Mon Feb 19 03:21:00 CST 2018 2 4873
【深度學習】模型壓縮

通常我們訓練出的模型都比較大,將這些模型部署到例如手機、機器人等移動設備上時比較困難。模型壓縮(model compression)可以將大模型壓縮成小模型壓縮后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。這篇文章總結了幾種常用的模型壓縮方法:網絡裁剪(network pruning)、知識蒸餾 ...

Sat Jun 13 06:31:00 CST 2020 0 1718
模型轉換、模型壓縮模型加速工具

一、場景需求解讀   在現實場景中,我們經常會遇到這樣一個問題,即某篇論文的結果很棒,但是作者提供的訓練模型是使用pytorch訓練的,而我自己卻比較擅長用tensorflow,我想要使用該模型做一些其它的項目。那么很多人就會采取一種方式,去閱讀別人的論文、理解別人的代碼,然后使用自己熟悉的工具 ...

Sat Nov 27 22:43:00 CST 2021 0 1844
深度學習之模型壓縮

一、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。 二、理論基礎 必要性:目前主流的網絡 ...

Fri Nov 29 23:11:00 CST 2019 0 1181
BERT 模型壓縮方法

模型壓縮可減少受訓神經網絡的冗余,由於幾乎沒有 BERT 或者 BERT-Large 模型可直接在 GPU 及智能手機上應用,因此模型壓縮方法對於 BERT 的未來的應用前景而言,非常有價值。 一、壓縮方法 1、剪枝——即訓練后從網絡中去掉不必要的部分。 這包括權重大小剪枝 ...

Thu Mar 12 20:10:00 CST 2020 0 875
pytorch實現squeezenet

squeezenet是16年發布的一款輕量級網絡模型模型很小,只有4.8M,可用於移動設備,嵌入式設備。 關於squeezenet的原理可自行閱讀論文或查找博客,這里主要解讀下pytorch對squeezenet的官方實現。 地址:https://github.com/pytorch ...

Thu Sep 27 06:40:00 CST 2018 1 1278
 
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