當前深度神經網絡模型壓縮和加速方法速覽
轉自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30548590 大型神經網絡具有大量的層級與結點，因此考慮如何減少它們所需要的內存與計算量就顯得極為重要，特別是對於在線學習和增量學習等實時應用。此外，近來智能可穿戴設備的流行也為研究員提供了在資源（內存、CPU、能耗和帶寬 ...
原文：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： 參數修剪和共享 parameter pruning and sharing 低秩因子分解 low rank factorization 轉移 緊湊卷積濾波器 transferred compact convolutional filters 知識蒸餾 knowledge distillation 具體參考https: ...
2019-06-24 21:04 0 1134 推薦指數：
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