深度學習模型輕量化（上）
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 ...
原文：深度學習之模型量化
深度學習之模型量化 深度學習之模型量化 各位小伙伴，大家好。深度學習具體工作你有沒有碰到模型占用空間偏大 PC 平台與移植到板子上的運行效率差距偏大，進而無法滿足高幀率 實時性的要求 AI 奶油小生也碰到上述問題，以下是小生針對訓練后深度學習模型量化的處理理論，詳細介紹模型壓縮領域中的量化實操，希望對您的有所幫助。 模型量化理論 . 需求背景 為了滿足各種 AI 應用對檢測精度的要求，深度神經網 ...
2021-05-18 16:49 0 4888 推薦指數：
相關推薦
深度學習模型輕量化（下）
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 ...
深度學習網絡模型的輕量化方法
深度學習網絡的輕量化 由於大部分的深度神經網絡模型的參數量很大，無法滿足直接部署到移動端的條件，因此在不嚴重影響模型性能的前提下對模型進行壓縮加速，來減少網絡參數量和計算復雜度，提升運算能力。 一、深度可分離卷積 了解深度可分離卷積之前，我們先看一下常規的卷積操作：對於一張 ...
深度學習中神經網絡模型的量化
深度學習神經網絡模型中的量化是指浮點數用定點數來表示，也就是在DSP技術中常說的Q格式。我在以前的文章（Android手機上Audio DSP頻率低 memory小的應對措施 ）中簡單講過Q格式，網上也有很多講Q格式的，這里就不細講了。神經網絡模型在訓練時都是浮點運算的，得到的模型參數也是浮點 ...
Two Sigma：序列深度學習與量化投資
https://zhuanlan.zhihu.com/p/438259912 量化投資與機器學習微信公眾號，是業內垂直於 量化投資、對沖基金、Fintech、人工智能、大數據等領域的主流自媒體。公眾號擁有來自 公募、私募、券商、期貨、銀行、保險、高校等行業 20W+關注者，連續2年 ...
【深度學習】詞的向量化表示
在CNN模型中，卷積就是拿**kernel**在圖像上到處移動，每移動一次提取一次特征，組成feature map， 這個提取特征的過程，就是卷積。 接下來，我們看看Yoon Kim的paper：[Convolutional Neural Networks for Sentence ...
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 ...
【深度學習】模型壓縮
通常我們訓練出的模型都比較大，將這些模型部署到例如手機、機器人等移動設備上時比較困難。模型壓縮（model compression）可以將大模型壓縮成小模型，壓縮后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。這篇文章總結了幾種常用的模型壓縮方法：網絡裁剪（network pruning）、知識蒸餾 ...