”模型压缩“ 的搜索结果

     最近在研究深度学习的模型压缩，看到几篇总结的很不错的文章，记录一下。 转:https://blog.csdn.net/wspba/article/details/75671573   前言 目前在深度学习领域分类两个派别，一派为学院派，研究强大、复杂的...

     lm格式并没经过压缩，laya的收费会员就有这功能。经过多种压缩格式，顾及到速度和压缩率，我最后还是采用lzss，先在Unity里开发lzss压缩lm的代码。压缩后，在laya.d3.js里的_onMeshLmLoaded里解压数据，问题即可解决...

     因为传统训练好的卷积核存在着低秩特性，因此常用的压缩方法里就会采用低秩分解(SVD)的方法进行压缩，但时这种压缩存在一些不足： 若卷积核不低秩，那压不了呗 即使是低秩的，压缩之后精度受损，需要re-training ...

     模型压缩原因 论文Predicting parameters in deep learning提出，其实在很多深度的神经网络中存在着显著的冗余。仅仅使用很少一部分（5%）权值就足以预测剩余的权值。该论文还提出这些剩下的权值甚至可以直接不用被...

     在深度学习领域，模型压缩和优化是两个非常重要的方面。模型压缩可以帮助我们减少模型的大小，从而降低存储和计算开销。模型优化则可以提高模型的性能，使其在同样的计算资源下能够达到更高的准确率。在本文中，我们...

     矩阵分解法被广泛地应用于线性模型的加速以及参数的压缩上，具体方法是使用奇异值分解的方式对参数矩阵进行分解。奇异值分解有很明显的物理意义，即它可以将一个复杂矩阵用几个小矩阵相乘来表示，这些小的矩阵描述的...

     摘要 在神经网络模型中，通过正则化或剪枝来诱导稀疏性是压缩网络的一种方法(量化是另一种方法)。稀疏神经网络具有速度快、体积小和能量大的优点 ...

     模型压缩是一种在保持模型性能的同时降低模型大小的技术，主要应用于深度学习和人工智能领域。随着数据量的增加和计算设备的限制，模型压缩成为了一种必要的技术手段。模型压缩的主要方法包括权重裁剪、量化、知识...

      压缩模型的参数数量、深度来降低模型空间复杂度  全连接层参数多，模型大小由全连接层主导 不显著提高训练时间复杂度，降低预测时间复杂度（计算量）  卷积层计算量大，计算代价由卷积操作主导 2.方法 ...

     过参数化主要是指在训练阶段，在数学上需要进行大量的微分求解，去捕抓数据中的微小变化信息，一旦完成迭代式的训练之后，网络模型推理的时候就不需要这么多参数。而剪枝算法正是基于过参数化的理论基础而提出的。 ...

     近年来深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、搜索推荐广告等各种领域，不断刷新传统模型性能，并得到了广泛应用。随着移动端设备计算能力的不断提升，移动端AI落地也成为了可能。相比于服务端，移动端模型的优势...

     https://blog.csdn.net/shentanyue/article/details/83508497 https://blog.csdn.net/shentanyue/article/details/83539227 https://blog.csdn.net/shentanyue/article/details/83539359 ...

     Draco 是用于网格压缩的 glTF 扩展，以及由 Google 开发的开源库，用于压缩和解压缩 3D 网格以显着减小 3D 内容的大小。它压缩顶点位置、法线、颜色、纹理坐标和任何其他通用顶点属性，从而提高通过 Web 传输 3D ...

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