深度學習網絡壓縮模型方法總結(model compression)
兩派 1. 新的卷機計算方法 這種是直接提出新的卷機計算方式，從而減少參數，達到壓縮模型的效果，例如SqueezedNet,mobileNet SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters ...
原文：網絡壓縮方法總結
引自：https: zhuanlan.zhihu.com p 對於具有更多層和節點的更大的神經網絡，減少其存儲和計算成本變得至關重要，特別是對於一些實時應用，如在線學習 增量學習以及自動駕駛。 在深度學習的另一端，即更貼近人們生活的移動端，如何讓深度模型在移動設備上運行，也是模型壓縮加速的一大重要目標。 當然，網絡模型的壓縮和加速的最終實現需要多學科的聯合解決方案，除了壓縮算法，數據結構 計算機體 ...
2019-12-23 15:07 0 1158 推薦指數：
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