”深度学习模型压缩与加速综述“ 的搜索结果
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所以，卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，深度学习模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。分组卷积即将输入的featuremaps分成不同的组（沿channel...
深度学习模型压缩与加速综述.pdf
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。
深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。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...
深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。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...
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）。
深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。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...
深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。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...
深度学习模型压缩与加速技术（一）：参数剪枝深度学习模型压缩与加速技术（二）：参数量化深度学习模型压缩与加速技术（三）：低秩分解深度学习模型压缩与加速技术（四）：参数共享深度学习模型压缩与加速技术（五）...
AI前线结合论文《ASurveyofMethodsforLow-PowerDeepLeaningandComputerVision》，整理了低功耗深度学习和计算机视觉的发展，并详细地讨论了深度卷积模型压缩和加速的多种方法。这篇文章分析了每种类别中技术的准确性...
深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。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...
深度神经网络模型压缩与加速研究综述 前言 深度卷积神经网络(CNNs)近年来在许多视觉识别领域取得了巨大的成功。然而，现有的深度神经网络模型在计算上是昂贵的且内存是密集型的。这限制了他们在低配置的硬件上的...
引用本文： ... 深度神经网络压缩与加速综述[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(9): 1871-1888. Ji Rongrong,Lin Shaohui,Chao Fei,Wu Yongjian,Huang Feiyue. Deep Neural Network Compression ...
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