乘積量化（Product Quantization）
乘積量化 1。簡介 乘積量化（PQ）算法是和VLAD算法是由法國INRIA實驗室一同提出來的，為的是加快圖像的檢索速度，所以它是一種檢索算法，在矢量量化（Vector Quantization，VQ）的基礎上發展而來，雖然PQ不算是新算法，但是這種思想還是挺有用處的，本文沒有添加公式 ...
原文：一些量化(quantization)技巧
一些量化 quantization 技巧 深度神經網絡壓縮 Deep Compression 為了進一步壓縮網絡，考慮讓若干個權值共享同一個權值，需要存儲的數據量也大大減少。 采用kmeans算法來將權值進行聚類，在每一個類中，所有的權值共享該類的聚類質心， 最終存儲一個碼書和索引表。 .對權值聚類 采用kmeans聚類算法，通過優化所有類內元素，到聚類中心的差距 within cluster s ...
2021-10-04 06:24 0 136 推薦指數：
相關推薦
Windows一些技巧
更改文件夾的顯示名稱 在要修改的文件夾下創建desktop.ini，在文件中輸入: 在CMD中輸入命令: 返回上層目錄，輸入命令: ...
一些卡常技巧
什么？你說這些東西沒用？ 那你就大錯特錯了。WC考過的東西怎么可能沒用 NTT時加法取模用 會比 快 \(20\%\)（我的寫法），減法同理。 開O2之后FFT會比不開快 ...
量化參數QP：quantization parameter 以及 HEVC
一、介紹 1、量化就是把信號的連續取值映射成多個離散的幅值的過程，實現了信號取值多對一的映射。 2、殘差數據進過變換之后，變換系數具有較大的取值范圍，量化可以有效減小信號的取值范圍，進而獲得更好的壓縮效果，量化是造成失真的根本原因 二、衡量失真的三種准則 ...
后訓練量化——Data free quantization
(本文首發於公眾號，沒事來逛逛) 前面介紹了一些后訓練量化的基本方法，從這篇文章開始我們來學習一些高階操作。 首先登場的是高通提出的一篇論文：Data-Free Quantization Through Weight Equalization and Bias Correction。之所以介紹 ...
深度學習的一些技巧
如上圖，深度學習有3個基本的步驟： 1） 定義函數，即選擇建立神經網絡 2） 建立一個標准，判斷第一步得到的函數或者網絡好不好，相當於損失函數，誤差越小，則該函數或網絡越好 3） 選擇誤 ...
Processing一些常用技巧
一些常用技巧總結： Tweak模式 快速查找函數用法 顯示與輸入中文注釋 代碼快速對齊 批量添加注釋符 Tweak模式 Tweak模式是非常有用的功能，自3.0版本后，它就正式整合到Processing中。 程序中圖像元素的大小、比例、角度等，都由具體的參數 ...
GoJS的一些使用技巧
修改圖的內容 通過修改各種監聽方法中得到的part內部的結構data等 或者直接遍歷 myDiagram.model.nodeDataArray myDiagram.model.link ...