网络压缩

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》 论文阅读笔记

原文链接：https://arxiv.org/abs/1503.02531  第一次接触这篇文章是在做网络结构的时候，对于神经网络加速，知识蒸馏也算是一种方法，当时连同剪纸等都是网络压缩的内容，觉得这些方法涉及数学概念太多
Chris_zhangrx·2018-12-04 16:17

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》 论文阅读笔记

原文链接：https://arxiv.org/abs/1503.02531  第一次接触这篇文章是在做网络结构的时候，对于神经网络加速，知识蒸馏也算是一种方法，当时连同剪纸等都是网络压缩的内容，觉得这些方法涉及数学概念太多
Chris_zhangrx·2018-12-04 16:17

Caffe学习系列（九）：网络压缩与剪枝

Caffe学习系列（九）：网络压缩与剪枝Flag1.网络压缩github搜Deepcompression结果1.1SqueezeNet-Deep-Compressionhttps://github.com
la_fe_·2018-12-02 18:56

神经网络压缩，细粒度图像分类，纹理合成，图像搜索和对象跟踪等应用

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610509298365614466&wfr=spider&for=pc
HelloWorld_SDK·2018-11-12 10:02

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

【论文阅读】DeepCompression:CompressingDeepNeuralNetworkswithPruning,TrainedQuantizationandHuffmancoding如何压缩？Prunesthenetwork：只保留一些重要的连接；Quantizetheweights：通过权值量化来共享一些weights；Huffmancoding：通过霍夫曼编码进一步压缩；效果如何
帅气滴点C·2018-10-20 16:43

深度神经网络的压缩与加速综述

引用本文：[如本文对读者朋友们的研究有所帮助，请添加如下参考文献]纪荣嵘,林绍辉,晁飞,吴永坚,黄飞跃.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.JiRongrong
AliceLeeHX·2018-09-23 14:20

网络压缩(model compression) A Deep Neural Network Compression Pipeline: Pruning, Quantization, Huffman

论文《ADeepNeuralNetworkCompressionPipeline:Pruning,Quantization,HuffmanEncoding》Pruningbylearningonlytheimportantconnections.allconnectionswithweightsbelowathresholdareremovedfromthenetwork.retrainthene
CVAIDL·2018-09-11 17:16

计算机视觉领域最全汇总

特别是，我们将研究神经网络压缩，细粒度图像分类，纹理合成，图像搜索和对象跟踪等应用。
云栖社区v·2018-09-02 22:57

用神经网络深入研究计算机视觉（第1部分）

特别是，我们将研究神经网络压缩，细粒度图像分类，纹理合成，图像搜索和对象跟踪等应用。1、神经网络压缩尽管深度神经网络具有令人难以置信的性能，但它们对计算能力和存储的需求对其在实际应
阿里云云栖社区·2018-08-27 00:00

XNOR-Net论文理解

本人基本属于网络压缩领域的小白，而且由于任务需要，故研读了文章XNOR-Net:ImageNetClassificationUsingBinaryConvolutionalNeuralNetworks。
我叫小才·2018-08-01 20:23

7-30备忘

-stlread论文展望部分加上图像标注ImageCaptionhttps://github.com/sgrvinod/a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning神经网络压缩剪枝量化嵌入式计算优化
_Lucask·2018-07-31 11:19

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mobilenetsqueezenetshufflenet123MobileNet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123量化剪枝3.软件优化-高性能计算腾讯ncnn小米m
qq_34132426·2018-07-23 13:26

【Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks】论文笔记

追随SongHan大神的第一篇网络压缩论文（NIPS’15），论文链接：https://arxiv.org/abs/1506.02626这篇论文只是简单介绍了裁剪的思路，并没有涉及到网络加速。
地大大刘·2018-06-06 10:47

超全总结：神经网络加速之量化模型 | 附带代码

作者丨郝泽宇学校丨西安交通大学人机所硕士生研究方向丨深度神经网络压缩鸣谢|XJTU@魏亚东I.C.
Paper_weekly·2018-06-01 12:56

神经网络压缩综述

1.研究背景对模型预测精度无明显影响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2.1.更精细模型的设计AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworksDenseNetHighway[2016,Iand
yuanCruise·2018-05-04 08:07

干货丨计算机视觉必读：目标跟踪、网络压缩、图像分类、人脸识别等

本文以计算机视觉的重要概念为线索，介绍深度学习在计算机视觉任务中的应用，包括网络压缩、细粒度图像分类、看图说话、视觉问答、图像理解、纹理生成和风格迁移、人脸识别、图像检索、目标跟踪等。
人工智能爱好者俱乐部·2018-03-30 00:00

Distilling the Knowledge in a Neural Network[论文阅读笔记]

本文是Hinton大神在网络压缩与迁移学习方向挖的一个坑原文链接DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork 这种方法感觉受到了ensemble的启发，利用大型（teachernet
GJCfight·2018-03-07 11:14

阅读笔记:一种用于深度神经网络压缩的滤波器级别的剪枝算法ThiNet

原文：《ThiNet:一种用于深度神经网络压缩的滤波器级别剪枝算法》作者：吴建鑫目的：利用上一层的统计信息指导当前层的剪枝，能够在不改变原网络结构的前提下，让卷积神经网络模型在训练与预测阶段同时实现加速与压缩特点
hukai7190·2017-11-05 10:48

Deep Compression：Pruning （剪枝模型压缩）

早期的一些工作中，LeCun用它来减少网络复杂度，从而达到避免over-fitting的效果；近期，其实也就是作者的第一篇网络压缩论文中，通过剪枝达到了s
C-------罗·2017-08-23 19:16

神经网络压缩（8）Incremental Network Quantization: Towards Lossless CNNs with Low-precision Weights

IncrementalNetworkQuantization:TowardsLosslessCNNswithLow-precisionWeightsIntro英特尔中国研究院：INQ神经网络无损低比特量化技术给定任意结构的全精度浮点神经网络模型，能将其转换成无损的低比特二进制模型；文章分析现有的量化压缩方法有两点不足：1.量化过程中的精度损失仍然不可忽视；2.大多数量化压缩方法只适用于处理特定的模
cookie_234·2017-07-19 15:58

神经网络压缩（7）Soft weight-sharing for neural network compression

Softweight-sharingforneuralnetworkcompressionAbstractsoftweight-sharingachievesbothquantizationandpruninginonesimple(re-)trainingproceduretherelationbetweencompressionandtheminimumdescriptionlength(MD
cookie_234·2017-06-29 16:10

【用Python学习Caffe】8. 网络结构的权重共享量化

8.网络结构的权重共享量化网络权重共享量化也是一类重要的网络压缩方法，其本质在于先通过聚类方法得到该层权重的聚类中心，然后通过聚类中心值来表示原权重值。
tostq·2017-06-22 22:01

神经网络压缩（4） Learning Structured Sparsity in Deep Neural Networks

转载自：http://blog.csdn.net/wangqingbaidu/article/details/56674076LearningStructuredSparsityinDeepNeuralNetworks☛组会PPT☚这篇论文使用GroupLasso(一种类似于L1的正则化方式，可以看成是把weights当成组来对待，以此将成组的weights规约到0附近，实现学习出来的参数的尽可能
cookie_234·2017-06-13 20:23

神经网络压缩：Mimic（二）Distilling the Knowledge in a Neural Network

转载请注明出处：西土城的搬砖日常原文：arxiv出版源：《ComputerScience》,2015,14(7):38-39问题摘要：在几乎所有的机器学习算法当中，我们都可以通过对同一数据集进行多次学习得到数个不同的模型，并将各模型的预测结果作以加权作为最终输出这一简单的方式来提高任务性能。然而显然这一方法在计算代价上经常过于昂贵。而在这篇文献当中作者提出了一种所谓的“蒸馏”法，将大规模的训练模型
cookie_234·2017-06-09 14:56

Alex，VGG，Google，ResNet小结

最近一直看网络压缩的文章，总结一下这几个性能比较好的net。供大家参考，希望大家批评指正。1、几个网络的参数量#图片中第4列，中的参数个数是怎么算的呢？
_小马奔腾·2017-05-24 15:53

神经网络压缩（2）： Dynamic Network Surgery for Efficient DNNs

转自：http://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/53218211NIPS2016http://arxiv.org/abs/1608.04493code:https://github.com/yiwenguo/Dynamic-Network-Surgery文章是以SongHan,2015年的一篇文章文参考文献的，参考文献提出了一种网络剪枝（ne
cookie_234·2017-04-28 13:50

模型压缩——将模型复杂度加入loss function

这里介绍2017ICLROpenReview中的一篇有关网络压缩的文章《TrainingCompressedFully-ConnectedNetworkswithaDensity-DiversityPenalty
shuzfan·2016-11-15 14:11

Deep Learning（深度学习）之（六）【深度神经网络压缩】Deep Compression （ICLR2016 Best Paper）

CompressingDeepNeuralNetworkswithPruning,TrainedQuantizationandHuffmancoding这篇论文是Stanford的SongHan的ICLR2016的bestpaper，SongHan写了一系列网络压缩的论文
等待破茧·2016-06-20 08:22

【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·2016-06-19 01:39

网络压缩-量化方法对比

该方法和很多之前的神经网络压缩方法一样，基本只对全连接层有效，因此这里权作了解。由论文名可以看出，主要是对密集权重矩阵进行量化编码来实现压缩。
shuzfan·2016-06-15 08:03

深度学习（六十）网络压缩简单总结

一、网络修剪网络修剪,采用当网络权重非常小的时候(小于某个设定的阈值),把它置0,就像二值网络一般；然后屏蔽被设置为0的权重更新，继续进行训练；以此循环，每隔训练几轮过后，继续进行修剪。二、权重共享对于每一层的参数,我们进行k-means聚类,进行量化,对于归属于同一个聚类中心的权重,采用共享一个权重,进行重新训练.需要注意的是这个权重共享并不是层之间的权重共享,这是对于每一层的单独共享三、增加L
hjimce·2016-06-02 10:45

深度学习（四十二）网络压缩-未完待续

2.网络修剪,采用当网络权重非常小的时候(小于某个设定的阈值),把它置0,就像二值网络一般3.1权重共享对于每一层的参数,我们进行k-means聚类,进行量化,对于归属于同一个聚类中心的权重,采用共享一个权重,进行重新训练.需要注意的是这个权重共享并不是层之间的权重共享,这是对于每一层的单独共享
hjimce·2016-06-02 10:00

Java下载网络压缩包及解压

Java可以实现简单的网络爬虫，可以爬网络上的静态图和GIF图，也可以爬网络压缩包，如Zip压缩包和Rar压缩包，因为有些图片或者GIF图一张一张的下载比较麻烦，所以有的网址就提供一个本网页的文件压缩包
greatkendy123·2016-06-02 08:10

Windows 7中的远程桌面增强(Graphics Remoting, Remote Desktop)

跟那个同事聊了很久，才知道这是Windows7中会包含的一个新的功能，采用的DirectX重定向和网络压缩等最新的技术，使得通过网络传输的远程桌面，可以流畅的显示和运行多媒体的内容！当时
阿π·2016-02-21 16:52

plain framework 1 1.0.3更新 优化编译部分、网络压缩和加密

有些东西总是姗姗来迟，就好比这新年的钟声，我们盼望着新年同时也不太旧的一年过去。每当这个时候，我们都会总结一下在过去的一年中我们收获了什么，再计划新的一年我们要实现什么。PF并不是一个十分优秀的框架，可以说这只是出于作者们对自己技术的总结。本次版本比我计划的要晚，一方面是因为新年的原因，另一方面又是工作的原因，诚然这些都只不过是为推卸责任的借口，而这责任却是对自己的。再多的话语，只能留待来年
·2015-11-01 09:57

剖析java I/O 输入输出

源是相对的所以输入输出是相对的，比如说你把一根水管子插在水桶里，用另一个水桶往里面灌水，相对第一个水桶就是输入，第二个水桶往外倒水这时候就是输出，所以这中间的参照物就是源，记住一定是源，源可能是文件，网络压缩包或者其他的数据
商山居士·2014-05-25 11:00

轻松实现网络压缩包的“透明”查询

当我们上网冲浪时，经常需要下载各种数据资源。为了便于下载操作，现在几乎所有的网站都是将下载数据制作成ZIP或者RAR压缩包，这样可以大大加快下载的速度。不过对于大多数下载工具来说，只能实现常规的下载操作，而无法预览目标压缩包的内容。有时您可能面对这样的困惑，当花费了大量的时间下载了体积庞大的压缩包后，打开之后却发现其内容和下载的内容并不相符，于是不得不费时费力的重新寻找并下载所需的资源。如果能够在
shanzhaisofter·2012-07-10 12:47

exchange 2003 两个不同版本之间的比较

Exchange2003的两个版本均具有的功能：网络压缩Exchange2003管理包集成的移动设备支持卷影复制服务可配置为用作MicrosoftOutlookWebAccess、MicrosoftOutlookMobileAccess
sujita·2010-12-24 15:42

轻松实现网络压缩包的“透明”查询

当我们上网冲浪时，经常需要下载各种数据资源。为了便于下载操作，现在几乎所有的网站都是将下载数据制作成ZIP或者RAR压缩包，这样可以大大加快下载的速度。不过对于大多数下载工具来说，只能实现常规的下载操作，而无法预览目标压缩包的内容。有时您可能面对这样的困惑，当花费了大量的时间下载了体积庞大的压缩包后，打开之后却发现其内容和下载的内容并不相符，于是不得不费时费力的重新寻找并下载所需的资源。如果能够在
小王·2010-04-19 14:45

轻松实现网络压缩包的“透明”查询

当我们上网冲浪时，经常需要下载各种数据资源。为了便于下载操作，现在几乎所有的网站都是将下载数据制作成ZIP或者RAR压缩包，这样可以大大加快下载的速度。不过对于大多数下载工具来说，只能实现常规的下载操作，而无法预览目标压缩包的内容。有时您可能面对这样的困惑，当花费了大量的时间下载了体积庞大的压缩包后，打开之后却发现其内容和下载的内容并不相符，于是不得不费时费力的重新寻找并下载所需的资源。如果能够在
小王·2010-04-19 14:45
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