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 ...
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:
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 ...
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 ...
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 ...
訓練后的權重等個訓練參數的value以后,** 即借助繪圖工具可視化**, 借助深度學習的可視化的 ...
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. ...
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 ...
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 ...
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 ...