神經網絡模型壓縮和加速之知識蒸餾
深度神經網絡模型壓縮和加速方法 綜合現有的深度模型壓縮方法，它們主要分為四類： 1、參數修剪和共享（parameter pruning and sharing） 2、低秩因子分解（low-rank factorization） 3、轉移/緊湊卷積濾波器（transferred ...
原文：基於知識蒸餾的模型壓縮和加速
動機： 目標：想要獲得一個實時的模型，且盡可能的准確。 我們有一個大模型性能很好，但是很慢： 我們有個小模型速度很快，但是性能很差： 動機：面臨的挑戰 由於容量和能力，小模型很難達到一個很好的性能。 精確度和模型壓縮之間的差距還是很大 物體檢測比分類要困難得多： a 標簽的計算更加昂貴 b 類別不均衡 c 多任務同時需要分類和回歸 直接應用蒸餾在檢測模型上並不能很好的工作。 背景，前人的工作： ...
2018-09-18 15:46 3 4921 推薦指數：
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