网络压缩

知识蒸馏（Distilling Knowledge ）的核心思想

文章针对的是分类问题，其主要工作解决两个问题：如何把大型网络压缩成小型网络？如何训练多个网络后融合模型以提高网络表现能力又不占用过大内存？（解决了第一个问题，也就解决了第二个问题）1硬标签和
木水_·2020-08-06 12:07

docker springboot jar包打包

12345678910#FROM命令定义构建镜像的基础镜像，该条必须是dockerfile的首个命令FROMjava:8#用于指定持久化目录VOLUME/temp#将本地文件添加到容器中，tar类型文件会自动解压(网络压缩资源不会被解压
lozhyf·2020-08-05 03:53

Stochastic Computing + Quantization

文章目录大佬们的Google学术主页1.ConferencePapers:神经网络压缩算法及其硬件加速器1.1深度压缩及其硬件实现1.2ConferencePapers2018DAC2.ConferencePapers
爱搬砖的小妖精·2020-08-03 02:57

神经网络剪枝，知识蒸馏，以及模型优化设计

一.神经网络压缩在如今人工智能的浪潮之下，深度学习在不少领域都取得了不错的成果。
Geeksongs·2020-07-31 13:33

文献阅读（93）神经网络压缩（CVPR 2019）

文章目录11.1abstract1.2方法1.3实验22.1abstract2.2奇异值分解2.3确定rank配置2.3实验31题目：AcceleratingConvolutionalNeuralNetworksviaActivationMapCompression时间：2019会议：CVPR研究机构：三星1.1abstract本篇论文的主要贡献：增加网络稀疏性而不降低精度的训练方法对特征图的无损
tiaozhanzhe1900·2020-07-30 20:21

DNN模型压缩：深度神经网络压缩论文总结

1、HanS,MaoH,DallyWJ.DeepCompression:CompressingDeepNeuralNetworkswithPruning,TrainedQuantizationandHuffmanCoding[J].Fiber,2015,56(4):3--7.主要内容：简化和压缩DNN模型，以减少计算量和内存的占用。神经网络剪枝：移除冗余连接并保证神经网络连接的有效性，从而将密集型
努力努力在努力丶·2020-07-30 19:13

神经网络剪枝，知识蒸馏，以及模型优化设计

一.神经网络压缩在如今人工智能的浪潮之下，深度学习在不少领域都取得了不错的成果。
Geeksongs·2020-07-25 14:00

006-深度学习与NLP简单应用

Auto-Encoder如果原始图片输入后经过神经网络压缩成中间状态（编码过程Encoder），再由中间状态解码出的图片与原始输入差别很小（D解码过程ecoder），那么这个中间状态的东西，就可以用来表示原始的输入
weixin_30635053·2020-07-13 17:14

神经网络压缩 (总结6)

神经网络压缩1.1神经网络压缩的必要性与可能性深度学习的实际应用往往受限于其存储和运算规模。
小锐驿站·2020-07-12 16:25

神经网络压缩：Deep Compression

本次介绍的方法为“深度压缩”，文章来自2016ICLR最佳论文《DeepCompression:CompressionDeepNeuralNetworksWithPruning,TrainedQuantizationAndHuffmanCoding作者给出了AlexNet的一个简易model:https://github.com/songhan/Deep-Compression-AlexNet，不
shuzfan·2020-07-11 22:33

神经网络压缩（6）：Exploring the Regularity of Sparse Structure in Convolutional Neural Networks

ExploringtheRegularityofSparseStructureinConvolutionalNeuralNetworks方法介绍目的：探索稀疏性和预测精度之间的关系能不能在稀疏性的规则中找到一个平衡点，这个点是如何提升硬件实现效率的为了探索上面的问题，文章设置了几种不同的剪枝粒度等级，在前人的基础上进行对比实验，探索剪枝粒度和预测精度之间的关系，分析不同粒度等级下的存储量和硬件效率
cookie_234·2020-07-11 04:00

[读书笔记] Interleaved Structured Sparse Convolutional Neural Networks读书笔记

基于交错组卷积的高效深度神经网络（IGCV2）论文地址：https://arxiv.org/pdf/1804.06202.pdf目的利用消除卷积核冗余的方法构建有效的卷积神经网络介绍卷积神经网络的改进主要包含两个部分：网络压缩
weilunwang·2020-07-06 03:30

【剪枝/稀疏】概览与索引

【简书】模型压缩总览主要是2018年以前的综述，论文index3.模型压缩的一些论文论文index（2015-2018）4.神经网络压缩综述较全面，压缩各方面总结和论文序列index（年份，会议等；update2018
weixin_34395205·2020-07-06 01:23

深度学习网络压缩模型方法总结(model compression)

两派1.新的卷机计算方法这种是直接提出新的卷机计算方式，从而减少参数，达到压缩模型的效果，例如SqueezedNet,mobileNetSqueezeNet:AlexNet-levelaccuracywith50xfewerparametersand<0.5MBmodelsize修改网络结构，类似于mobileNetMobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNe
weixin_30617737·2020-07-05 21:32

语言模型

关于语言模型的一些参考资料：1.从剪枝法到低秩分解，手机端语言模型的神经网络压缩（https://baijiahao.baidu.com/s?
evdqnkox·2020-07-05 18:09

Intel发布神经网络压缩库Distiller：快速利用前沿算法压缩PyTorch模型

近日，Intel开源了一个用于神经网络压缩的开源Python软件包Distiller，它可以减少深度神经网络的内存占用、加快推断速度及节省能耗。
Nine-days·2020-07-05 16:51

深度学习压缩与加速之(一)概述

article/details/78552360ShiftCNN-基于量化的低精度网络表达http://blog.csdn.net/shuzfan/article/category/6271575神经网络压缩与加速
sanallen·2020-07-05 11:23

CVPR 2019 Oral 论文解读 | 百度提出关于网络压缩和加速的新剪枝算法

雷锋网AI科技评论按：百度关于网络压缩和加速的论文《FilterPruningviaGeometricMedianforDeepConvolutionalNeuralNetworksAcceleration
AI 研习社·2020-07-05 09:31

文献调研——神经网络剪枝技术（一）

（不同剪枝的泛化性等）一、神经网络压缩技术当前的模型压缩方法主要有6类：网络剪枝、参数共享、量化、网络分解、网络蒸馏、紧凑网络设计。
黄小米吖·2020-07-05 06:56

Deep Compression：使用剪枝算法、权重量化和霍夫曼编码的的深度神经网络压缩

本文出自论文DeepCompression:CompressingDeepNeuralNetworkswithPruning,TrainedQuantizationandHuffmanCoding，主要引入了三个阶段来对深度神经网络进行压缩，分别是：剪枝、训练量化和霍夫曼编码。为了解决神经网络计算和内存密集型而难以在硬件资源受限的系统上部署的问题，本文引入了深度压缩，它由三个阶段组成：prunin
librahfacebook·2020-07-04 21:10

【深度神经网络压缩】Deep Compression （ICLR2016 Best Paper）

【论文阅读】DeepCompression:CompressingDeepNeuralNetworkswithPruning,TrainedQuantizationandHuffmancoding原论文是：《DeepCompression:CompressingDeepNeuralNetworkswithPruning,TrainedQuantizationandHuffmancoding》本博客
仙道菜·2020-07-04 14:23

神经网络压缩（3）：Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Network

LearningbothWeightsandConnectionsforEfficientNeuralNetworksAbstract目的：减少存储量和计算量，使网络更适合在移动设备上运行方法：简单地说是只学习重要的连接，修剪冗余的连接减少模型参数步骤：train，学习哪些连接是重要的prune，剪去不重要的连接retrain，finetune剩下的连接的参数prune和retrain可以反复迭代
cookie_234·2020-07-04 13:24

Distiller:神经网络压缩研究框架

Distiller是由IntelAILab维护的基于PyTorch的开源神经网络压缩框架。
Yan_Joy·2020-07-04 09:27

【Compressing Deep Convolutional Networks using Vector Quantization 】论文笔记

论文链接：https://arxiv.org/abs/1412.6115这篇论文对通过对权重矩阵进行量化编码来实现网络压缩，不涉及到网络加速，所以重点针对全连接层进行操作，因为全连接层的参数占网络参数的
地大大刘·2020-07-02 09:54

Pycharm下安装Tensorflow

Justin-Tan实现了一篇文章提出的基于GAN网络压缩图像的目标。原理基本就是生成一幅尽可
zcg1942·2020-06-30 12:57

神经网络压缩 剪枝 量化 嵌入式计算优化NCNN mobilenet squeezenet shufflenet

性能提升方法本文github链接1.小模型mobilenet,更精细模型的设计，紧致网络设计mobilenetsqueezenetshufflenetMobileNet逐通道卷积+普通点卷积SqueezeNet1∗1和3∗3卷积较少通道数量ShuffleNet分组点卷积+通道重排+逐通道卷积2.模型压缩：参数稀疏、剪裁、量化、分解本部分量化剪枝3.软件优化-高性能计算腾讯ncnn小米mace百度M
EwenWanW·2020-06-30 01:06

CVPR2020论文阅读笔记

最近CVPR2020结果已出，在已经放出的NAS和网络压缩相关论文中查找了一番，发现了三篇有趣又有代码的论文，阅读之后简单记录了一些自己的理解：1.CARS:ContinuousEvolutionforEfficientNeuralArchitectureSearch
通晓路·2020-06-25 04:49

深度学习--知识蒸馏网络压缩训练方法——转

《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》模型蒸馏所谓模型蒸馏就是将训练好的复杂模型推广能力“知识”迁移到一个结构更为简单的网络中。或者通过简单的网络去学习复杂模型中“知识”。其基本流程如下图：基本可以分为两个阶段：原始模型训练：根据提出的目标问题，设计一个或多个复杂网络（N1，N2,…,Nt）。收集足够的训练数据，按照常规CNN模型训练流程，并行的训练1中的
Taiyang625·2020-06-22 06:32

一文详解计算机视觉的广泛应用：网络压缩、视觉问答、可视化、风格迁移等

作者|张皓（南京大学）来源：人工智能头条丨公众号引言深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一，许多卓有建树的论文已经发表，而且已有很多高质量的开源深度学习框架可供使用。然而，论文通常非常简明扼要并假设读者已对深度学习有相当的理解，这使得初学者经常卡在一些概念的理解上，读论文似懂非懂，十分吃力。另一方面，即使有了简单易用的深度学习框架，如果对深度学习常见概念和基本思路不了解，面对现实
人工智能学家·2020-06-21 00:05

李宏毅机器学习课程（2020）之课程简介

感觉放一张图就能囊括本章所有内容这里主要想提出5类，1、监督：训练、测试集合独立同分布，分类或者回归问题2、非监督：自编码3、训练、测试集合不同分布：DomainAdversarialLearning4、前沿研究：可解释性AI、恶意攻击、网络压缩
禅心001·2020-03-12 10:09

台大李宏毅机器学习公开课2020版登陆B站

近期，他的《机器学习2020》上线了，相比MachineLearning(2019,Spring)新增了可解释性机器学习、对抗攻击、网络压缩等内容。课程资料链接：http://speech
jpld·2020-03-08 20:00

卷积神经网络的压缩和加速

答案是肯定的，我认为对网络压缩和加速的最根本原因在于对高效率模型的追求，当前很多复杂网络中的很多参数是冗余的，对实际模
城市中迷途小书童·2020-02-09 01:09

区块链底层平台FISCO BCOS的网络压缩功能如何？

FISCOBCOS是完全开源的联盟区块链底层技术平台，由金融区块链合作联盟(深圳)(简称金链盟)成立开源工作组通力打造。开源工作组成员包括博彦科技、华为、深证通、神州数码、四方精创、腾讯、微众银行、亦笔科技和越秀金科等金链盟成员机构。代码仓库：https://github.com/FISCO-BCOS作者语外网环境下，区块链系统性能受限于网络带宽，为了尽量减少网络带宽对系统性能的影响，FISCOB
FISCO_BCOS开源社区·2020-01-05 04:53

EIE结构与算法映射

首发于个人博客算法基础EIE（EfficientInferenceEngine）的算法基础是一种被称为DeepCompression的神经网络压缩算法。
月见樽·2019-12-13 00:06

使用pytorch进行网络修剪

这几天集中突击了一下网络压缩的pytorch剪枝，做一个记录。
yanghedada·2019-11-29 22:17

Docker -- Dockerfile语法

文件结构和命令FROM：指定基础镜像，必须为第一个命令MAINTAINER:维护者信息RUN：用于在镜像容器中执行命令，其有以下两种命令执行方式：ADD：将本地文件添加到容器中，tar文件会自动解压(网络压缩资源不会被解压
TheBiiigBlue·2019-09-27 13:14

【神经网络压缩加速之量化一】And the Bit Goes Down: Revisiting the Quantization of Neural Networks

摘要:在本文中，我们解决了减少ResNet类卷积网络架构的内存占用问题。我们引入了一种矢量量化(VectorQuantization)方法，旨在保持网络输出的重建质量而不是其权重。我们的方法的优点是它最小化了域内输入(in-domaininputs)的损失重建误差，并且不需要任何标记数据。我们还使用字节对齐的码本(byte-alignedcodebookst)来生成压缩网络，并对CPU进行有效推断
@Vivian·2019-09-16 10:43

ICCV2019~华为诺亚方舟实验室提出无需数据网络压缩技术!

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MzQ4Mzg2OQ==\x26amp;mid=2654201880\x26amp;idx=1\x26amp;sn=d1ba638aa9f1df54af289a32c6ccbfff\x26amp;chksm=843285aab3450cbcb9ff5d8ff703e83ce114e29fe543a457ec61c5
DL&CV_study·2019-09-05 00:00

NLP深度学习、神经网络压缩夺魁 | 技术头条

整理|Linstansy责编|Jane出品|AI科技大本营（id：rgznai100）【导语】ICLR是深度学习领域的顶级会议，素有深度学习顶会“无冕之王”之称。今年的ICLR大会将于5月6日到5月9日在美国新奥尔良市举行，大会采用OpenReview的公开双盲评审机制，共接收了1578篇论文：其中oral论文24篇(约占1.5%)，poster论文共476篇(占30.2%)。在这些录用的论文中，
AI科技大本营·2019-05-06 18:07

yolov3-tiny模型分析（含自己绘制的网络模型图）

在实验室专有行人数据集下训练，检测效果还不错，在1080ti上推断速度达到了30fps,这里和大家一起撸一下yolov3-tiny的网络结构：相比于yolov3,tiny版本将网络压缩了许多，没有使用res
HCYHanson·2019-04-04 22:26

转神经网络压缩提升方法

神经网络压缩2018-07-06|阅读：次https://ewenwan.github.io/2018/07/Deep_Compression/性能提升方法本文github链接1.小模型mobilenet
liangjiubujiu·2019-03-17 12:53

神经网络模型量化方法简介

chenrudan.github.io随着神经网络算法的发展，网络性能虽然越来越强大，但是也耗费了太多的计算资源和内存，为了得到更有效率的网络以及能部署在移动端，近几年神经网络的压缩算法成了一个研究热点，主要的网络压缩途径有五种
luo_bosir·2019-03-13 13:36

网络压缩-2，剪枝，3、量化，4、降低数据数值范围 ，5、迁移学习

2，剪枝(pruning)在训练结束后，可以将一些不重要的神经元连接非结构化剪枝Pruning，结构化剪枝FilterPruning，梯度Pruning等方法(可用权重数值大小衡量配合损失函数中的稀疏约束)或整个滤波器去除，之后进行若干轮微调。实际运行中，神经元连接级别的剪枝会使结果变得稀疏，不利于缓存优化和内存访问，有的需要专门设计配套的运行库。相比之下，滤波器级别的剪枝可直接运行在现有的运行库
huataiwang·2019-02-26 13:19

网络压缩-1、低秩分解

网络压缩(networkcompression)1、低秩近似（低秩分解LowRankExpansion）上图展示了低秩分解的基本思想:将原来大的权重矩阵分解成多个小的矩阵，右边的小矩阵的计算量都比原来大矩阵的计算量要小
huataiwang·2019-02-26 12:05

大大减少网络参数的squeezenet

为此网络压缩成为了神经网络研究的一个重点，一般神经网络的压缩方法有对网络的裁剪、网络的量化等，而从网络的设计上来进行考虑，从根本上减少网络的冗余，也是网络压缩的重要手段，本文所介绍的squeezenet
看_这是一群菜鸟·2019-02-16 22:56

卷积神经网络压缩参数加速(二)---低秩估计

上篇讲述了卷积神经网络网络压缩的理论基础，包含filter层面、channel层面、group层面和稀疏矩阵。本篇博客将总结一下低秩估计的方法，低秩估计主要分为矩阵分解和张量分解。
huang_nansen·2019-01-06 22:21

卷积神经网络压缩参数加速(一)---网络剪枝

卷积神经网络的加速主要包括两类，硬件加速和软件加速，本篇将总结一下软件加速中网络剪枝所使用的方法。软件加速可以分为压缩结构和压缩参数两种，压缩结构就是将模型结构简化，设计结构更小、参数更小的网络后，从头开始训练，之前博文中提到的MobileNet及ShuffleNet系列网络就是模型压缩的一种。压缩参数是在已训练完模型的基础上，对参数进行筛选、转换已达到更少参数和更小结构的结果，包括网络剪枝、低秩
huang_nansen·2019-01-06 15:02

都贵玛：草原母亲，大爱无疆 | 功勋

针对存储墙限制，业界提出了一系列解决方案，比如采用高带宽的内存、更大的片上Cache、近内存计算、神经网络压缩等。这些方式虽然能够在一定程度上减少访存时间，但是并不能从根本上解决存储墙问题。
智东西·2018-12-19 00:00

深度网络压缩-参数剪枝一：Data-Free parameter pruning for deep neural networks

该论文通过比较同层内不同神经元的权重向量的相似性，将相似的向量合并，使得网络得到压缩。w1=w4,这样就可以将其中一个去掉，将后面涉及到的权重相加，也就是图中的a1=a1+a4显著度权重向量的相似性度量，就是显著度。以第一张图为例，εi,j表示wi和wj的差的向量，然后求其2范数的平方。aj就是其下一层相关的权重，如果下一层layer不止一个神经元，就用平均值代替。剪枝在同一层求得的所有的显著度，
星夜启航·2018-12-17 20:11

都贵玛：草原母亲，大爱无疆 | 功勋

芯片存储优化路径按照不同的技术路线，可以分为近内存计算、存内计算、神经网络压缩等。近日
智东西·2018-12-17 00:00
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