原文:論文閱讀 | Compressing Large-Scale Transformer-Based Models: A Case Study on BERT

Transefomer based 的預處理模型往往很消耗資源,對運算性能要求極高,還有嚴格的延遲需求。 潛在補救方法:模型壓縮。 這篇文章主要講如何壓縮Transformers,重點關注BERT。使用不同的方法對attention層 全連接層等不同部分的壓縮會有不同的效果,來看看作者后面怎么說。 對BERT的分解與分析 BERT主要有兩個訓練目標: Masked Language Model ...

2020-03-12 18:27 0 621 推薦指數:

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Efficient Large-Scale Stereo Matching論文解析

Efficient Large-Scale Stereo Matching 解析 @(sinbad)[360sinbad@gmail.com] 這是一篇2010年ACCV的立體匹配方面的論文,該文提出的算法主要用於在雙目立體視覺中進行快速高清晰度圖像匹配。算法基本思想為:通過計算一些支持點組成 ...

Sun May 21 08:50:00 CST 2017 3 2380
閱讀筆記:Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

摘要: 在這篇論文我們主要研究卷積神級網絡的深度對大范圍圖像識別效果的影響,我們發現增加神經網絡層數增加到16-19層時我們的實驗結果有很大的提高。這使得我們在2014年的ImageNet Challenge中取得了定位第一和分類第二的成績。 動機: 卷積神經網絡可能因為有了大量的公開圖像庫 ...

Mon Aug 13 17:55:00 CST 2018 0 1107
[論文筆記]RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

針對目前點雲分割存在速度慢、顯存需求大的問題,該文提出以一種高效率學習的方法。從論文的結果來看,該文不僅在計算時間和計算資源上大幅縮減,分割效果也是達到甚至超過了SOTA。 采樣 大規模點雲處理的一個挑戰在於如何快速且有效地進行采樣,從而加速應用所需的時間和計算資源 ...

Sat Feb 22 01:19:00 CST 2020 0 1310
 
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