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 times times 的圖像，如果采用 times 的卷積核，輸出 times times 的feature map，則所 ...
2021-07-17 11:30 0 500 推薦指數：
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