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 ...
原文：深度學習模型輕量化（下）
深度學習模型輕量化 下 . 蒸餾 . . 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 . 老師和學生可以是不同的網絡結構，比如BERT蒸餾到BiLSTM網絡。但一般相似網絡結構，蒸餾效果會更好。 . 總體loss為 soft label loss hard label loss。soft l ...
2020-05-16 06:52 0 1196 推薦指數：
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