綜述:模型壓縮與剪枝 之二
深度學習使得很多計算機視覺任務的性能達到了一個前所未有的高度。不過，復雜的模型固然具有更好的性能，但是高額的存儲空間、計算資源消耗是使其難以有效的應用在各硬件平台上的重要原因。為了解決這些問題，許多業界學者研究模型壓縮方法以最大限度的減小模型對於計算空間和時間的消耗。最近團隊里正在研究模型 ...
原文：模型壓縮之網絡剪枝（Network Pruning）篇
. 背景 今天，深度學習已成為機器學習中最主流的分支之一。它的廣泛應用不計其數，無需多言。但眾所周知深度神經網絡 DNN 有個很大的缺點就是計算量太大。這很大程度上阻礙了基於深度學習方法的產品化，尤其是在一些邊緣設備上。因為邊緣設備大多不是為計算密集任務設計的，如果簡單部署上去則功耗 時延等都會成為問題。即使是在服務端，更多的計算也會直接導致成本的增加。人們正在從各個角度試圖克服這個問題，如這幾 ...
2020-12-14 18:39 0 1611 推薦指數：
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