原文: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置的敏感性。有最大池化和平均池化兩種。卷積層塊由兩個這樣的基本單位重復堆疊構成。由於池化窗口與步幅形狀相同,池化窗口在輸入 ...

2020-08-24 10:54 0 1804 推薦指數:

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深度學習模型優化方法總結

深度學習模型優化方法有: (1)模型壓縮:模型權重量化、模型權重稀疏、模型通道剪枝 (2)優化推理引擎:TVM、tensorRT、OpenVINO 模型壓縮 (1)quantization:模型權重量化 (2)sparsification:模型權重稀疏 (3)channel pruning ...

Mon Feb 17 23:54:00 CST 2020 0 3260
深度學習模型調參總結

大部分內容參考自《Machine Learning Yearning》 Bias 和 Variance 偏差(bias)是指算法在訓練集上的偏差,也就是錯誤率,錯誤越大偏差越大,欠擬合 ...

Sat Aug 28 04:56:00 CST 2021 0 128
深度學習常見問題總結(調優方法)

1、為什么要用神經網絡?   對於非線性分類問題,如果用多元線性回歸進行分類,需要構造許多高次項,導致特征特多,學習參數過多,從而復雜度太高 。   在神經網絡中引入激活函數一個重要的原因就是為了引入非線性。 2、CNN基本問題   層級結構:輸入層->卷積層->激活層 ...

Fri May 18 19:12:00 CST 2018 2 7334
深度學習模型移植的移動端框架總結

公司這邊使用自己開發的CNN庫,下面列出各大公司使用的CNN庫。 之前調研過NCNN和FeatureCNN   1. ncnn 是一個為手機端極致優化的高性能神經網絡前向計算框架   2. ...

Thu Jun 27 22:53:00 CST 2019 0 800
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 ...

Fri Sep 08 18:53:00 CST 2017 0 22724
【商湯實習總結深度學習模型部署與落地

溫故而知新,參考mentor睿昊學長(xhplus)和主管鋒偉(forwil)的專欄,記錄在商湯實習內容的總結和反思。希望商湯工具人組越來越nb! 什么是模型部署 經過大量的圖片進行訓練后,一個具有上億個參數的深度學習模型在測試集上達到的預定的精度,這時候老板們一定催 ...

Thu Apr 01 09:01:00 CST 2021 0 670
深度學習模型部署

  主要介紹下完成了模型訓練、評估之后的部署環節。   前言:之前輿情情感分析那一篇文章已經講了如何使用ernie以及paddlehub來進行模型的訓練和優化以及評估環節,所以接下來會講下如何進行部署,進行實際的運用環節。在這里,用的是上次講的輿情情感分析的模型。   將Fine-tune好 ...

Fri Nov 20 01:35:00 CST 2020 0 1133
 
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