CNN 模型壓縮與加速算法綜述 導語:卷積神經網絡日益增長的深度和尺寸為深度學習在移動端的部署帶來了巨大的挑戰,CNN模型壓縮與加速成為了學術界和工業界都重點關注的研究領域之一。 前言 自從AlexNet一舉奪得ILSVRC 2012 ImageNet圖像分類競賽的冠軍后,卷積神經網絡 ...
本文由雲 社區發表 導語:卷積神經網絡日益增長的深度和尺寸為深度學習在移動端的部署帶來了巨大的挑戰,CNN模型壓縮與加速成為了學術界和工業界都重點關注的研究領域之一。 前言 自從AlexNet一舉奪得ILSVRC ImageNet圖像分類競賽的冠軍后,卷積神經網絡 CNN 的熱潮便席卷了整個計算機視覺領域。CNN模型火速替代了傳統人工設計 hand crafted 特征和分類器,不僅提供了一種端 ...
2019-01-02 11:49 0 602 推薦指數:
CNN 模型壓縮與加速算法綜述 導語:卷積神經網絡日益增長的深度和尺寸為深度學習在移動端的部署帶來了巨大的挑戰,CNN模型壓縮與加速成為了學術界和工業界都重點關注的研究領域之一。 前言 自從AlexNet一舉奪得ILSVRC 2012 ImageNet圖像分類競賽的冠軍后,卷積神經網絡 ...
A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks 一、研究背景 在神經網絡方 ...
深度網絡模型壓縮綜述 文獻來源:雷傑,高鑫,宋傑,王興路,宋明黎.深度網絡模型壓縮綜述[J].軟件學報,2018,29(02):251-266. 摘要: 深度網絡近年來在計算機視覺任務上不斷刷新傳統模型的性能,已逐漸成為研究熱點.深度模型盡管性能強大,然而由於參數數量龐大、存儲和計算代價 ...
深度學習使得很多計算機視覺任務的性能達到了一個前所未有的高度。不過,復雜的模型固然具有更好的性能,但是高額的存儲空間、計算資源消耗是使其難以有效的應用在各硬件平台上的重要原因。為了解決這些問題,許多業界學者研究模型壓縮方法以最大限度的減小模型對於計算空間和時間的消耗。最近團隊里正在研究模型 ...
本文地址為:http://www.cnblogs.com/kemaswill/,作者聯系方式為kemaswill@163.com,轉載請注明出處。 關於DTW算法的簡介請見我的上一篇博客:時間序列挖掘-動態時間歸整算法原理和實現。 DTW采用動態規划來計算兩個時間序列之間的相似性 ...
深度神經網絡在人工智能的應用中,包括語音識別、計算機視覺、自然語言處理等各方面,在取得巨大成功的同時,這些深度神經網絡需要巨大的計算開銷和內存開銷,嚴重阻礙了資源受限下的使用。模型壓縮是對已經訓練好的深度模型進行精簡,進而得到一個輕量且准確率相當的網絡,壓縮后的網絡具有更小的結構和更少的參數 ...
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 ...
簡介 將深度學習模型應用於自動駕駛的感知任務上,模型預測結果的准確性和實時性是兩個重要指標。一方面,為了確保准確可靠的感知結果,我們會希望選擇多個准確性盡可能高的模型並行執行,從而在完成多種感知任務的同時,提供一定的冗余度,但這不可避免的意味着更高的計算量和資源消耗。另一方面,為了確保車輛 ...