”模型压缩“ 的搜索结果

     模型压缩总结 1. 核参数稀疏 在损失函数中添加使得参数趋向于稀疏的项， 使得模型在训练过程中，其参数权重趋向于稀疏。 2. 权重矩阵低秩分解 核心思想就是把较大的卷积核分解为两个级联的行卷积核和列卷积核， 例如...

     深度学习模型往往受到端计算力的限制，无法很好的部署在移动端或无法降低端的计算成本。例如自动驾驶的模型就过于巨大，而且往往是很多模型并行，所以一般会用一些加速的方法来降低推算的计算力要求。 加速方法有...

     关注公众号"DataPlayer" 重磅机器学习干货，第一时间送达 知识蒸馏（Knowledge Distilling），你或许在吃饭的间隔，在电梯间的片刻，多多少少都听身边的算法狗聊到过这个名词，却因为它晦涩无比，没有深究；...

     你想让你小模型在满足部署的前提下，进一步提升精度嘛，走过路过不要错过，手把手教你实现模型压缩中的知识蒸馏操作。

     CNN模型压缩总结 总结综述 参考：https://blog.csdn.net/shentanyue/article/details/83508497 模型裁剪/剪枝（Pruning） 单个权重(Weight)剪枝——非结构化 定义：任意权重被看作是单个参数并进行随机非结构...

      为了解决这些问题，压缩模型以最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗。 2.理论基础 必要性：目前主流的网络，如VGG16，参数量1亿3千多万，占用500多MB空间，需要进行300多亿次浮点运算才能完成一次图像...

     在过去的几年里，广泛的研究致力于增强YOLO目标检测器。...利用模型压缩方法的丰硕成果，如降低内存使用和推理时间，使其有利于在硬件受限的边缘设备上部署大型神经网络。本文的重点是修剪和量化，因为它们比较模块化。

     最近因为项目的需要，我们需要将tensorflow模型部署到手机端，所以必不可少的就是模型的优化加速和模型压缩，我这个文章主要是为了记录一下使用到的方法。...

     模型压缩和加速的方案有4种：参数修剪和共享（去除不重要的参数）、低秩分解（使用矩阵/张量分解来估计深层CNN【应该适应于其他神经网络模型】中具有信息量的参数）、迁移/压缩卷积滤波器（通过设计特殊结构的卷积核...

     yolov5s是非常优秀的轻量级检测网络，但是有时候模型依然比较大，使得我们不得不缩减网络输入大小，但是单纯降低输入来减少运算，例如640降低到320，对检测效果损失很大，同时模型体积依然是14M左右，所以可以通过...

     本文主要总结近年来CNN的模型压缩方案 在2016年SqueezeNet这篇文章中，作者总结模型设计三个原则 –(1)使用1*1网络代替3*3网络 •替换3x3的卷积kernel为1x1的卷积kernel可以让参数缩小9X为了不影响识别精度，并不...

     tensorflow的模型在移动端运行时往往需要进行模型压缩。这主要有于两方面的原因：1.模型过大不易加载和下载，运行时内存占用率太高。2. tensorflow的模型在训练的过程中可能为了训练会添加一些操作和节点，而...

     AI领域最有趣的老师李宏毅：模型压缩系列讲解 模型压缩 1、剪枝的理由 不用小的network直接训练是因为小网络难以训练，泛化性不好，提取特征不好，容易卡在局部特征，有论文表明只要模型够大，就能提取全局有效的...

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