（轉發）深度學習模型壓縮與加速理論與實戰（一）：模型剪枝
深度學習模型壓縮與加速理論與實戰（一）：模型剪枝 2021-06-23 15:42:47 Source: https://blog.csdn.net/wlx19970505/article/details/111826742 Code: https://github.com ...
原文：模型加速（二）通道剪枝
核心思想 通道裁剪的效果 細節補充 看圖說話 目標函數解讀 論文題目： Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks 文獻地址：https: arxiv.org pdf . .pdf 源碼地址：https: github.com yihui he channel pruning 最近，在進行YOLOv ，v 的模型壓縮，淺層 ...
2020-07-03 21:15 0 2114 推薦指數：
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https://mp.weixin.qq.com/s/1na-AFgJUZO6vXCudj3PeA 轉自機器之心對於許多信號處理應用來說，能夠從具有相位信息的復數數據中進行學習是必不可少的。當前實值 ...
綜述:模型壓縮與剪枝 之二
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模型壓縮--剪枝，tensorrt實驗調研
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引自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/147204568 方法主要有模型結構優化、模型剪枝、模型量化、知識蒸餾。 1、模型結構優化 總覽各種深度學習模型，可以發現它們都是由一個個小組件組裝而成，只是初期先把模型做大做強，后期落地遇到問題時，再瘦身優化。具體的優化方法 ...