Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
【知识蒸馏】知识蒸馏(Knowledge Distillation)技术详解
参考论文 Knowledge Distillation A Survey 1 前言 近年来 深度学习在学术界和工业界取得了巨大的成功 根本原因在于其可拓展性和编码大规模数据的能力 但是 深度学习的主要挑战在于 受限制于资源容量 深度神经模型
知识蒸馏
深度学习
人工智能
机器学习
模型压缩
深度模型压缩论文(03)- Be Your Own Teacher: Improve the Performance of Convolutional Neural Networks via Self
文章目录 1 摘要和背景 1 1 摘要 1 2 背景 2 方法和贡献 2 1 方法 2 1 1 训练过程 2 1 2 loss介绍 2 2 贡献 3 实验和结果 3 1 实验 3 2 结果 4 总结和展望 4 1 总结 4 2 展望 主要贡
MLampDL模型压缩
模型压缩
自蒸馏One-shot NAS——Cream of the Crop
Paper https arxiv org abs 2010 15821 GitHub NNI https github com microsoft nni blob master docs en US NAS Cream rst GitH
NAS
模型压缩
深度学习
网络结构搜索
2.关于剪枝算法的分类和论文整理
第二篇 关于剪枝算法的分类 1 非结构化剪枝 1 1 非结构化的weights剪枝 2 结构化剪枝 2 1 Filter Channel Pruning 2 2 Neuron wise pruning 2 3 Group wise Prun
网络剪枝
模型压缩
深度学习
计算机视觉
剪枝
深度学习模型压缩与优化加速(Model Compression and Acceleration Overview)
1 简介 深度学习 Deep Learning 因其计算复杂度或参数冗余 在一些场景和设备上限制了相应的模型部署 需要借助模型压缩 系统优化加速 异构计算等方法突破瓶颈 即分别在算法模型 计算图或算子优化以及硬件加速等层面采取必要的手段 模
深度学习
模型压缩
优化加速
人工智能
系统优化
yolov5模型压缩之模型剪枝
目前看来 yolo系列是工程上使用最为广泛的检测模型之一 yolov5检测性能优秀 部署便捷 备受广大开发者好评 但是 当模型在前端运行时 对模型尺寸与推理时间要求苛刻 轻量型模型yolov5s也难以招架 为了提高模型效率 这里与大家分享基
Pytorch
模型压缩
模型剪枝
剪枝
深度学习
【AAAI 2021】多出口架构的知识蒸馏:Harmonized Dense Knowledge Distillation Training for Multi-Exit Architectures
AAAI 2021 多出口架构的知识蒸馏 Harmonized Dense Knowledge Distillation Training for Multi Exit Architectures 论文地址 主要问题 主要思路 多出口网络
深度学习模型压缩(蒸馏剪枝量化)
深度学习
神经网络
多出口模型
模型压缩
卷积神经网络的复杂度分析
在进行CNN的设计中 我们不仅要考虑模型的准确率 还需要考虑模型的实用性 现阶段大量的paper纯堆精度 缺没有深入思考模型以及算法的实用性 最近有一点感触很深 很多我们在做研究时认为默认的东西 在进行实际应用项目中 才发现这些先验数据是无
深度学习
模型压缩
参数量
cnn
bazel在tensorflow中编译报错
开始根据博文建议用了最新版的bazel 0 28 0 安装成功了 但在tensorflow编译 bazel build tensorflow tools graph transforms transform graph 报错 home ty
报错解决
bazel
tensorflow
模型压缩