本篇博客主要介绍几种模型推理优化方法的原理，并进行了代码实践与优化（内含代码与数据集）。
”模型压缩“ 的搜索结果
大模型系列基础认知之一：大模型压缩基础认知
EMDL：高效的深度学习模型压缩框架 项目地址:https://gitcode.com/csarron/emdl EMDL 是一个开源项目，旨在为机器学习和深度学习开发者提供一种高效、易用的模型压缩工具。该项目的核心目标是帮助用户在保持模型性能...
Transformer，由Vaswani等人引入，以其强大的数据建模能力、可伸缩性以及出色的捕捉长距离依赖性的能力，彻底改变了机器学习。起源于自然语言处理（NLP）领域，取得了机器翻译和文本摘要等方面的成功，Transformer...
深度网络模型压缩综述
标签： DNN
深度网络近年来在计算机视觉任务上不断刷新传统模型的性能,已逐渐成为研究热点.深度模型尽管性能强大,然而由于参数数量庞大、存储和计算代价高,依然难以部署在受限的硬件平台上(如移动设备).模型的参数在一定程度上...
模型压缩经典文章翻译1：（Network Slimming翻译）Network Slimming-Learning Efficient Convolutional Networks ...-附件资源
探索Kiwi-Machine：一款高效能的AI模型压缩与优化工具 项目地址:https://gitcode.com/Froser/Kiwi-Machine 项目简介 Kiwi-Machine 是一个由Froser开发并维护的开源项目，它的目标是提供一个易用、高效的深度学习...
Transformer的模型压缩与部署优化 1. 背景介绍 自注意力机制在Transformer模型中的成功应用以来，Transformer已经成为自然语言处理领域的主流模型架构。然而,Transformer模型通常包含大量的参数,这使得它们在部署到...
深度神经网络在人工智能的应用中，包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理等各方面，在取得巨大成功的同时，这些深度神经网络需要巨大的计算开销和...本章总结了模型压缩、加速一般原理和方法，以及在移动端如何部署。
探索高效AI：YOLOv3v4模型压缩与多数据集训练 - GitCode项目详解 项目地址:https://gitcode.com/SpursLipu/YOLOv3v4-ModelCompression-MultidatasetTraining-Multibackbone 在AI领域，实时高效的物体检测是众多应用...
Transformer，由Vaswani等人引入，以其强大的数据建模能力、可伸缩性以及出色的捕捉长距离依赖性的能力，彻底改变了机器学习。起源于自然语言处理（NLP）领域，取得了机器翻译和文本摘要等方面的成功，Transformer...
模型压缩论文解读1：（MobileNets解读）Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile ...-附件资源
深度学习部署-模型压缩、量化与边缘计算应用 1. 背景介绍 随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大成功,其在工业和生活中的应用也越来越广泛。然而,深度学习模型通常都非常复杂和庞大,需要大量的...
MDistiller: 深度学习模型压缩与加速的利器 项目地址:https://gitcode.com/megvii-research/mdistiller 项目简介 MDistiller 是来自 Megvii Research 的一个开源项目，致力于提供深度学习模型的高效压缩和加速方案。...
模型压缩与加速技术是指通过剪枝、量化、蒸馏等方法，对深度学习模型进行优化，以降低其计算和存储成本，提高推理速度，从而实现轻量化部署。这些技术的出现源于深度学习模型在实际应用中对计算资源和存储资源的巨大...
自己整理的剪枝和模型压缩论文合集自己整理的剪枝和模型压缩论文合集自己整理的剪枝和模型压缩论文合集自己整理的剪枝和模型压缩论文合集自己整理的剪枝和模型压缩论文合集自己整理的剪枝和模型压缩论文合集自己整理...
因此，模型压缩成为了一种重要的技术，以减少模型的大小，同时保持模型的性能。 模型压缩的主要方法有两种：权重压缩和结构压缩。权重压缩通过对模型的权重进行量化、裁剪或稀疏化等方法，来减少模型的大小。结构...
DECAF：一款强大的深度学习模型压缩框架 项目地址:https://gitcode.com/sycurelab/DECAF DECAF 是一个开放源码的深度学习模型优化和压缩工具，旨在帮助开发者和研究人员更高效地缩小模型尺寸，降低计算资源消耗，...
被压缩后的模型计算资源需求和内存需求更小,相比原始模型能够满足更加广泛的应用需求。剪枝方法探索模型权重中的冗余， 并尝试删除/修剪冗余和非关键的权重。剪枝分为结构化剪枝和非结构化剪枝，两者区别在于是否会...
模型压缩
就是压缩模型，使得存储量，计算量变小，加快运行速度，使得模型可以迁移到小设备上 2）知识蒸馏的技术可以了解一下，目的就是加速模型运算，降低存储量。 3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间...
背景 今天，深度学习已成为机器学习中最主流的分支之一。它的广泛应用不计其数，无需多言。但众所周知深度神经网络（DNN）有个很大的缺点就是计算量太大。这很大程度上阻碍了基于深度学习方法的产品化，尤其是在一些...
transformer模型压缩
模型压缩ppt的总结，可以作为粗略的一个概述，很精炼。
深度学习模型压缩。这是一篇论文主要是对深度学习模型的各种压缩算法进行总结。
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