模型压缩与加速

CNN 模型压缩与加速算法总结

CNN模型压缩与加速算法转载地址：https://blog.csdn.net/QcloudCommunity/article/details/77719498导语：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
AiguoFu·2018-08-16 15:05

神经网络模型压缩与加速

介绍神经网络（主要是CNN）模型压缩与加速的常见方法目标：模型运行速度尽可能快，大小尽可能小，准确率尽可能保持不变模型压缩改变网络结构使用特定结构如ShuffleNet,MobileNet,Xception
lijiancheng0614·2018-03-08 00:53

阅读笔记：深度神经网络模型压缩与加速

原文：ASurveyofModelCompressionandAccelerationforDeepNeuralNetworks参考博客：综述论文：当前深度神经网络模型压缩和加速方法速览，译文由机器之心出品，原文来自arXiv，作者YuCheng等概述大型神经网络具有大量的层级与结点，特别是对于在线学习、增量学习等实时应用，考虑如何减少它们所需要的内存与计算量极为重要。高效的深度学习方法可以显著地
hukai7190·2017-11-05 10:06

CNN 模型压缩与加速算法综述

导语：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，CNN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。
hanpengpeng329826·2017-09-09 09:44

CNN 模型压缩与加速算法综述

作者：姜媚导语：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，CNN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。
qcloudcommunity·2017-08-31 10:23

深度学习模型压缩与加速算法之SqueezeNet和ShuffleNet

前言自从AlexNet一举夺得ILSVRC2012ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计（hand-crafted）特征和分类器，不仅提供了一种端到端的处理方法，还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度，更甚者超越了人眼的精度（LFW人脸识别任务）。CNN模型在不断逼近计算机视觉任务的精度极限的同时，其深度和尺寸
深度学习思考者·2017-08-30 18:21
上一页 1 2 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他