關於深度學習的優化方法
關於深度學習的優化方法(On Optimization Methods for Deep Learning) 摘要 在訓練深度學習時我們的主要方法是隨機梯度下降法(stochastic gradient descent methods , SGDs)。盡管它易於實現，但SGDs調整困難 ...
原文：深度學習模型優化方法總結
深度學習模型優化方法有： 模型壓縮：模型權重量化 模型權重稀疏 模型通道剪枝 優化推理引擎：TVM tensorRT OpenVINO 模型壓縮 quantization：模型權重量化 sparsification：模型權重稀疏 channel pruning：模型通道剪枝 https: www.jiqizhixin.com articles https: zhuanlan.zhihu.com p ...
2020-02-17 15:54 0 3260 推薦指數：
相關推薦
深度學習優化方法
梯度下降算法 梯度下降的框架主要分三種：1，全量梯度下降。每次使用全部的樣本來更新模型參數，優點是收斂方向准確，缺點是收斂速度慢，內存消耗大。2，隨機梯度下降。每次使用一個樣本來更新模型參數，優點是學習速度快，缺點是收斂不穩定。3，批量梯度下降。每次使用一個batchsize的樣本來更新模型參數 ...
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 ...
深度學習最全優化方法總結比較及在tensorflow實現
最優的，因為此時只有唯一的局部最優點。而實際上深度學習模型是一個復雜的非線性結構，一般屬於非凸問題，這意 ...
常見深度學習模型總結
lenet Lenet 是最早的卷積神經網絡之一,並且推動了深度學習領域的發展，最初是為手寫數字識別建立的網絡。 LeNet分為卷積層塊和全連接層塊兩個部分。 卷積層塊里的基本單位是卷積層后接最大池化層，卷積層用來識別圖像里的空間模式，如線條。 最大池化層則用來降低卷積層對位 ...
深度學習的模型是怎么訓練/優化出來的
以典型的分類問題為例，來梳理模型的訓練過程。訓練的過程就是問題發現的過程，一次訓練是為下一步迭代做好指引。 1.數據准備 准備： 數據標注前的標簽體系設定要合理 用於標注的數據集需要無偏、全面、盡可能均衡 標注過程要審核 整理數據集 將各個標簽的數據放於 ...
NVIDIA GPUs上深度學習推薦模型的優化
NVIDIA GPUs上深度學習推薦模型的優化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推薦系統幫助人在成倍增長的選項中找到想要的東西。是在許多在線平台上推動用戶參與的關鍵組件 ...
深度學習中的優化方法（二）
在上一篇文章中 深度學習中的優化方法（一） - ZhiboZhao - 博客園 (cnblogs.com) 我們主要講到了一維函數 \(f(x):R \rightarrow R\) 的優化方法，在實際情況中，待優化的函數往往是多維的 \(f(x):R^{n} \rightarrow R ...