原文:模型輕量化

. 輕量化網絡 參考:https: zhuanlan.zhihu.com p Mobilenet v 核心是把卷積拆分為Depthwise Pointwise兩部分。 圖 為了解釋Mobilenet,假設有的輸入,同時有個的卷積。如果設置且,那么普通卷積輸出為,如圖 。 圖 普通 x 卷積,k Depthwise是指將的輸入分為組,然后每一組做卷積,如圖 。這樣相當於收集了每個Channel的空 ...

2019-11-29 16:45 0 302 推薦指數:

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輕量化模型設計

十歲的小男孩   本文為終端移植的一個小章節。 目錄   引言   論文     A. MobileNets     B. ShuffleNet     C. Squeezenet     D. Xception     E. ResNeXt 引言   在保證模型性能 ...

Fri Nov 09 01:57:00 CST 2018 0 969
深度學習模型輕量化(上)

深度學習模型輕量化(上) 移動端模型必須滿足模型尺寸小、計算復雜度低、電池耗電量低、下發更新部署靈活等條件。 模型壓縮和加速是兩個不同的話題,有時候壓縮並不一定能帶來加速的效果,有時候又是相輔相成的。壓縮重點在於減少網絡參數量,加速則側重在降低計算復雜度、提升並行能力等。模型壓縮和加 ...

Sat May 16 14:47:00 CST 2020 0 2823
輕量化模型之MobileNet系列

自 2012 年 AlexNet 以來,卷積神經網絡在圖像分類、目標檢測、語義分割等領域獲得廣泛應用。隨着性能要求越來越高,AlexNet 已經無法滿足大家的需求,於是乎各路大牛紛紛提出 ...

Fri Dec 13 00:43:00 CST 2019 0 318
深度學習模型輕量化(下)

深度學習模型輕量化(下) 2.4 蒸餾 2.4.1 蒸餾流程 蒸餾本質是student對teacher的擬合,從teacher中汲取養分,學到知識,不僅僅可以用到模型壓縮和加速中。蒸餾常見流程如下圖所示 1. 老師和學生可以是不同的網絡結構,比如BERT蒸餾到BiLSTM網絡 ...

Sat May 16 14:52:00 CST 2020 0 1196
四大輕量化模型對比(轉)

原文地址:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/79019191 本文就近年提出的四個輕量化模型進行學習和對比,四個模型分別是:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet ...

Thu May 24 22:13:00 CST 2018 1 4311
CNN結構演變總結(二)輕量化模型

CNN結構演變總結(一)經典模型 導言: 上一篇介紹了經典模型中的結構演變,介紹了設計原理,作用,效果等。在本文,將對輕量化模型進行總結分析。 輕量化模型主要圍繞減少計算量,減少參數,降低實際運行時間,簡化底層實現方式等這幾個方面,提出了深度可分離卷積,分組卷積,可調超參數降低空間分辨率 ...

Sat Mar 06 02:18:00 CST 2021 0 568
輕量化模型:MobileNet v2

MobileNet v2 論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNet v2是對MobileNet v1的改進,也是一個輕量化模型。 關於MobileNet v1的介紹,請看這篇:對MobileNet網絡結構的解讀 MobileNet ...

Tue Jun 18 23:18:00 CST 2019 0 425
輕量化模型訓練加速的思考(Pytorch實現)

0. 引子 在訓練輕量化模型時,經常發生的情況就是,明明 GPU 很閑,可速度就是上不去,用了多張卡並行也沒有太大改善。 如果什么優化都不做,僅僅是使用nn.DataParallel這個模塊,那么實測大概只能實現一點幾倍的加速(按每秒處理的總圖片數計算),不管用多少張卡。因為卡越多,數據傳輸 ...

Wed Sep 02 01:08:00 CST 2020 0 957
 
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