1. 輕量化網絡 參考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35405071 Mobilenet v1核心是把卷積拆分為Depthwise+Pointwise兩部分。 圖5 為了解釋Mobilenet,假設有 的輸入,同時有 個 的卷積。如果設置 ...
. 引子 在訓練輕量化模型時,經常發生的情況就是,明明 GPU 很閑,可速度就是上不去,用了多張卡並行也沒有太大改善。 如果什么優化都不做,僅僅是使用nn.DataParallel這個模塊,那么實測大概只能實現一點幾倍的加速 按每秒處理的總圖片數計算 ,不管用多少張卡。因為卡越多,數據傳輸的開銷就越大,副作用就越大。 為了提高GPU服務器的資源利用率,嘗試了一些加速的手段。 基於Pytorch ...
2020-09-01 17:08 0 957 推薦指數:
1. 輕量化網絡 參考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35405071 Mobilenet v1核心是把卷積拆分為Depthwise+Pointwise兩部分。 圖5 為了解釋Mobilenet,假設有 的輸入,同時有 個 的卷積。如果設置 ...
十歲的小男孩 本文為終端移植的一個小章節。 目錄 引言 論文 A. MobileNets B. ShuffleNet C. Squeezenet D. Xception E. ResNeXt 引言 在保證模型性能 ...
1、學習率設置策略 Pytorch 已經實現了兩種方法:「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。參考文檔:https://pytorch.org/docs/stable ...
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。模型壓縮和加速 ...
自 2012 年 AlexNet 以來,卷積神經網絡在圖像分類、目標檢測、語義分割等領域獲得廣泛應用。隨着性能要求越來越高,AlexNet 已經無法滿足大家的需求,於是乎各路大牛紛紛提出 ...
深度學習模型輕量化(下) 2.4 蒸餾 2.4.1 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 1. 老師和學生可以是不同的網絡結構,比如BERT蒸餾到BiLSTM網絡 ...
原文地址:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/79019191 本文就近年提出的四個輕量化模型進行學習和對比,四個模型分別是:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet ...
CNN結構演變總結(一)經典模型 導言: 上一篇介紹了經典模型中的結構演變,介紹了設計原理,作用,效果等。在本文,將對輕量化模型進行總結分析。 輕量化模型主要圍繞減少計算量,減少參數,降低實際運行時間,簡化底層實現方式等這幾個方面,提出了深度可分離卷積,分組卷積,可調超參數降低空間分辨率 ...