”模型压缩“ 的搜索结果

     作者| 小小@字节跳动整理|NewBeeNLP写在前面知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法，由于其简单，有效，在工业界被广泛应用。这一技术的理论来...

     3D模型压缩总结两种方式将3d模型进行压缩，一种借助nodejsfbx2gltfobj2gltfgltf-pipeline另一种借助3D建模工具Blender 总结两种方式将3d模型进行压缩，一种借助nodejs fbx2gltf npm i fbx2gltf； CMD到xx\node_...

     知识蒸馏知识蒸馏模型训练相关论文参考 知识蒸馏 模型训练 相关论文 参考 知识蒸馏：如何用一个神经网络训练另一个神经网络 深度学习三大谜团：集成、知识蒸馏和自蒸馏 知识蒸馏(Knowledge Distillation) 经典之作 ...

     本文主要从宏观的角度分析一下各个蒸馏算法的蒸馏方式，具体细节可以根据兴趣阅读论文~ 知识蒸馏是一种模型压缩常见方法，用于模型压缩指的是在teacher-student框架中，将复杂、学习能力强的网络学到的特征表示...

      Introduction 预训练后的深度神经网络模型往往存在着严重的 过参数化 问题，其中只有约5%的参数子集是真正有用的。为此，对模型进行 时间 和 空间 上的压缩，...模型压缩技术包括 前端压缩...

     1.模型压缩主要有以下四个方面： 剪裁 卷积通道数剪裁 （将大规模的参数量变少） 量化 将float32计算变成int 计算 （计算量及模型体积减少） 蒸馏 将大规模的知识迁移到小模型上 （将小模型的精度提高） nas 以模型...

     网络剪枝就是模型压缩其中的一个方法，除此之外，还有量化（Quantization）、低秩分解（Low-rank factorization）、知识蒸馏（Knowledge distillation）。 网络剪枝研究的核心问题就是：如何有效地裁剪模型参数且...

     前言 Bert/Transformer结构及其变体，已成为自然语言处理 (NLP)、语音识别 (ASR)等领域的...然而，Transformer模型的高计算复杂度与参数量，限制了模型的推理部署（包括服务端与移动端应用），其计算、存储与运行时内

     相比于全精度（FP32）表示的神经网络，二值化可以用XNOR（逻辑电路中的异或非门）或者是简单的计数操作（pop Count），极其简单的组合来代替FP32的乘和累加等复杂的运算来...大大方便了模型在资源受限设备上的部署。

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