深度學習模型壓縮與加速
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 ...
原文：深度學習模型壓縮與加速
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，為了確保車輛在各種突發情況下都能及時響應，我們會要求感知模塊的執行速度必須與自動駕駛場景的車速相匹配，這就對深度學習模型 ...
2019-08-13 20:06 0 648 推薦指數：
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