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：深度學習網絡模型壓縮剪枝詳細分析
深度學習網絡模型壓縮剪枝詳細分析 一 簡介 . 背景 深度學習讓計算機視覺任務的性能到達了一個前所未有的高度。但，復雜模型的同時，帶來了高額的存儲空間 計算資源消耗，使其很難落實到各個硬件平台。 為了解決這些問題，壓縮模型以最大限度地減小模型對於計算空間和時間的消耗。 . 理論基礎 必要性：目前主流的網絡，如VGG ，參數量 億 千多萬，占用 多MB空間，需要進行 多億次浮點運算才能完成一次圖像識 ...
2020-04-15 06:43 0 8191 推薦指數：
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