ML&DL-模型压缩

Deep Compression/Acceleration（模型压缩加速总结）

模型压缩论文目录结构`structure`[CVPR2019]SearchingforMobileNetV3[BMVC2018]IGCV3:InterleavedLow-RankGroupConvolutionsforEfficientDeepNeuralNetworks
Mars_WH·2018-12-07 22:46

深度学习模型压缩与优化加速

blog.csdn.net/baidu_31437863/article/details/844748471.简介深度学习（DeepLearning）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
学AI的石头·2018-12-01 17:55

阿里首次开源深度学习框架X-Deep Learning

6月，小米宣布开源自己在移动端深度学习框架MACE；9月，腾讯AILab宣布开源一款自动化深度学习模型压缩与加速的框架——PocketFlow。
AI科技大本营·2018-11-28 00:00

SqueezeNet论文详解

更进一步，使用模型压缩技术，可以将SqueezeNet压缩到0.5MB，这是AlexNet的1/510。架构的提出动机（轻量化模型的好处）：1.提高分布式训练的效率：对于分布式数据并行训练，通信
DUT_jiawen·2018-11-27 00:36

深度学习模型压缩与优化加速

1.简介深度学习（DeepLearning）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、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。
帅气滴点C·2018-11-25 10:02

模型压缩

一、算法概述1.1svd分解1.1.1问题引出：对仿射变换进行降维线性近似对一个卷积层来说，卷积的输出响应可表示为，其中扩展成，扩展成，为输入通道个数，为卷积核大小，为输出通道个数。在假设输出响应是一个低秩空间下，存在低秩的矩阵，使得，其中为的均值，因此，输出响应可重写为：其中，。低秩的可分解成两个矩阵的乘积，即，其中，于是可得，其中，。因此，可使用两个卷积层（卷积核分别为和）来近似原来的卷积层，
LuDon·2018-11-24 17:38

卷积神经网络之SqueezeNet(2017)

文章目录SqueezeNet(2017)架构AlexNetSqueezeNetFiremodule结构效果论文动机概述相关的工作模型压缩CNNMICROARCHITECTURECNNMACROARCHITECTURENEURALNETWORKDESIGNSPACEEXPLORATION
lart·2018-11-15 23:56

当前深度神经网络模型压缩和加速都有哪些方法？

关于作者：小一一，北京大学在读硕士，研究方向为深度模型压缩加速。个人主页：http://yanjoy.win■论文|ASurveyofModelCompress
mydear_11000·2018-11-13 14:47

腾讯 AI Lab 正式开源PocketFlow，让深度学习放入手机！

11月1日，腾讯AILab在南京举办的腾讯全球合作伙伴论坛上宣布正式开源“PocketFlow”项目，该项目是一个自动化深度学习模型压缩与加速框架，整合多种模型压缩与加速算法并利用强化学习自动搜索合适压缩参数
腾讯开源·2018-11-05 00:00

基于caffe的模型压缩

训练出来的模型有很多参数，比如AlexNet有高达6千万个，体积有232MB之大，具体计算方法参见深度学习计算模型中每层参数的个数和FLOPs，对于部署到移动端来说显然是不合适的，那么怎么样才能减少模型的体积呢？怎么样才能加速呢？裁剪、量化和蒸馏是常用的三种方式，本文将介绍其中的前两种方法.1.裁剪看下在Mnist数据集训练精度达99%的LeNet网络的滤波器权重,conv1第一个和fc2第一个，
迷若烟雨·2018-11-02 17:51

深度学习模型压缩方法（3）-----模型剪枝（Pruning）

前言上一章，将基于核的稀疏化方法的模型压缩方法进行了介绍，提出了几篇值得大家去学习的论文，本章，将继续对深度学习模型压缩方法进行介绍，主要介绍的方向为基于模型裁剪的方法，由于本人主要研究的为这个方向，故本次推荐的论文数量较多
shentanyue·2018-10-30 11:51

「Deep Learning」综述：模型压缩与加速

SinaWeibo：小锋子ShawnTencentE-mail：[email protected]://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/833890691方法分类：1、参数修剪和共享（parameterpruningandsharing）2、低秩分解（low-rankfactorization）3、转移/紧凑卷积核（transfere
小锋子Shawn·2018-10-26 00:55

AMC：AutoML模型压缩

【模型压缩】概念：模型压缩是在计算资源有限、能耗预算紧张的移动设备上有效部署神经网络模型的关键技术。
wa_c777·2018-10-16 15:52

drac（Google开源模型压缩算法）编译与unity中的使用

环境准备：1.下载drac源码：https://github.com/google/draco2.所用环境：windows10，cmake，vs2015，unity编译drac:1.drac源码文件中新建build文件，cmd中进入build文件夹，使用一下命令编译源码：cmake..将在buid文件夹下生成编译结果。2.用vs2015打开build下vs解决方案：draco.sln，编译该解决方
fxyz·2018-10-15 18:13

深度学习花书学习笔记 第十二章 应用

当模型过大时，通常可以通过模型压缩来减少内存和运算时间。（具体方法这里没提）模型可以动态选择运算单元，如注意力模型
liutianheng654·2018-10-12 10:12

简单搜索--Paddle Mobile的技术实现和业务落地

PaddleMobile是PaddlePaddle组织下的致力于嵌入式平台的深度学习框架，集成了百度移动端预测的实践经验，提供多平台支持，在工程实现支持及底层算法模型压缩的基础上，通过CPU、mallGPU
PaddleWeekly·2018-10-01 14:39

模型压缩开源库整理

TensorflowLite：mxnet-TVMRPC对接移动设备的框架EAIDK搭载了OPENAILAB的核心AI开发平台AID；和②的目标多少有些类似，将面向移动端的接口全部封装。类似于树莓派、arduino甚至安卓将硬件可编程话，一定程度上的封装后，AI方向的需求也开始被封装了。mxnet自带量化模块ncnn腾讯的移动端开源框架：https://github.com/Tencent/ncnn
库页·2018-09-17 19:34

模型压缩 | 结构性剪枝Data-Driven Sparse Structure Selection 以及实际剪枝实现流程

前言剪枝的文章很多，目前稀疏化的方法有主流的：grouplasso;控制网络结构收缩constrainthestructurescale；对网络结构正则化处理regularizingmultipleDNNstructures。本文主要侧重于channelprune乃至group/block等结构上稀疏化的方法。这里主要是基于图森的文章：Data-DrivenSparseStructureSelec
孟让·2018-09-10 17:20

神经网络模型压缩瞎总结

模型压缩总体思路离不开两个方向，一是以剪枝，量化编码为代表的方法。
北冥有小鱼·2018-08-23 15:36

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

系统学习深度学习（二十九）--模型压缩

参考：https://blog.csdn.net/wspba/article/details/75671573若有不对，欢迎指正，先谢了目前，通常意义上的网络模型压缩，主流思路有两个方向，一个是设计更小的网络模型
Eason.wxd·2018-08-14 13:03

经典网络结构梳理：Mobilenet网络结构

个人感觉论文所做工作偏向于模型压缩方面，核心思想就是卷
donkey_1993·2018-08-12 19:59

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

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
qq_34132426·2018-07-23 13:26

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（DeepLearning）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、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。
Law-Yao·2018-07-17 17:48

最新模型压缩技术导向

paper-listhttps://github.com/jyhengcoder/Model-Compression/blob/master/Model-Compression.md1.DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetworkhiton的经典之作，大体上就是用softmax/t代替softmax去用大网络学小网络，在mnist等小数据集取得了积极的结果。但是缺乏
水果先生·2018-07-16 11:35

【2017CS231n】第十五讲：神经网络模型压缩和加速（硬件、算法层面）

一.算法1.剪枝不是所有的神经网络连接都有用。减少连接，但不降低准确性。尝试性：剪枝，训练不断重复，找到对准确性影响最高的那一部分连接。2.参数共享1.982.091.921.87都用2来表示，不是所有权重都需要用精确的数字来表示，这样反而可能会造成过拟合。思路：所有权重聚类，如果相近，就用聚类质心来表示其他数。霍夫曼编码：对经常出现使用的权重采用霍夫曼编码3.量化用标准浮点数训练一个网络，统计每
金刚哥葫芦娃·2018-07-04 21:43

模型压缩之剪枝小综述

##现在主流的稀疏化方法：###非结构化方法1）hansong提出的方法，低于某一阈值的归零，但是这种非结构化的稀疏矩阵现有的库很难处理，需要专门设置。【S.Han,J.Pool,J.Tran,andW.Dally.Learningbothweightsandconnectionsforefficientneuralnetwork.InNIPS,pages1135–1143,2015.】。Trai
库页·2018-06-20 18:30

神经网络模型压缩——剪枝

一、AdaptiveNeuralNetworksforEfficientInference2017（注意比较这个和下一个：一二）https://www.baidu.com/link?url=G_BjuL1bDrwmt0XxMTS-3g6VB_HGfIBJTCVmuWUatmJ4dyXNzxhluOH7h_NI6K-T&wd=&eqid=9da5384e00025b29000000025b0fb61
库页·2018-06-05 10:43

深度学习模型压缩之MobileNetV2

摘要1引言2相关工作3预备知识、讨论、直觉3.1深度可分离卷积3.2线性瓶颈(LinearBottlenecks)3.3反向残差(Invertedresiduals)3.4信息流解释4模型结构5执行记录5.1内存有效管理6实验6.1ImageNet分类6.2目标检测6.3语义分割6.4模型简化测试(Ablationstudy)7结论和未来工作论文名称：MobileNetV2:InvertedRes
丶Minskyli·2018-06-02 18:43

2018上半年工作总结

2)模型压缩：剪枝，量化，huffman编码，removebn，蒸馏3)数据标注：公开数据集>标数据+主动学习方法>纯标注数据2、目标检测：1)检测框架及各种trick：rcnn->fast-rcnn-
yalizhouzhou·2018-05-30 17:03

深度学习之MobileNetV1

深度学习模型压缩之MobileNetv1摘要1.引言2.现有工作3.MobileNet结构3.1深度可分离卷积3.2网络结构和训练3.3宽度乘法器：更薄的模型3.4分辨率乘法器：约化表达4实验4.1模型选择
丶Minskyli·2018-05-30 12:18

MobileNets的理解

读了paper的前面的介绍之后，一个整体的印象是这个network的设计复杂度和计算量都降了不少，而且performance也是不错的，网络的结构也比较的thin，可能这对于做模型压缩是一个启发。
qfpkzheng·2018-05-20 17:54

当前深度神经网络模型压缩和加速都有哪些方法？

在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速get每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟AI前沿成果。点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区，查看更多最新论文推荐。这是PaperDaily的第63篇文章本期推荐的论文笔记来自PaperWeekly社区用户@yanjoy。本文全面概述了深度神经网络的压缩方法，主要可分为参数修剪与共享、低秩分解、迁移/压
PaperWeekly·2018-04-24 00:00

SqueezeNet详细解读

概要：SqueezeNet的工作为以下几个方面：提出了新的网络架构FireModule，通过减少参数来进行模型压缩使用其他方法对提出的SqeezeNet模型进行进一步压缩对参数空间进行了探索，主要研究了压缩比和
CopperDong·2018-04-12 14:11

深度学习模型网络学习之移动网络

ALEXNET-LEVELACCURACYWITH50XFEWERPARAMETERSAND<0.5MBMODELSIZE作者团队，发表时间伯克利&斯坦福ICLR-2017文章解决的问题如何设计网络使得模型变小精度不降低解决的方案依据三条设计准则设计fire模块，加入bypass，模型压缩实验与结果
Kuekua-seu·2018-04-06 18:48

知识蒸馏（Distillation）相关论文阅读（1）——Distilling the Knowledge in a Neural Network（以及代码复现）

引出一种模型压缩技术：Distillation；以及介绍了一种由一个或多个完整模型（fullmodels）以及针对/细节
每天都要深度学习·2018-03-21 21:25

深度神经网络模型压缩方法总结

新的卷积计算方法这种是直接提出新的卷积计算方式，从而减少参数，达到压缩模型的效果，例如SqueezedNet,mobileNet1.SqueezeNet:AlexNet-levelaccuracywith50xfewerparametersand<0.5MBmodelsize代码地址：https://github.com/DeepScale/SqueezeNet下图是论文中的FireModule，
小胖蹄儿·2018-03-13 19:03

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

深度学习模型压缩相关论文阅读

１.DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetworkhiton的经典之作，大体上就是用softmax/t代替softmax去用大网络学小网络，在mnist等小数据集取得了积极的结果。但是缺乏在imagenet之类的大叔据集的结果，用来训练的模型也是比较小的２.MimickingVeryEfficientNetworkforObjectDetectionsensetime
crazy-ye·2018-03-05 19:51

深度学习: 模型压缩

为此，对模型进行时间和空间上的压缩，便谓之曰“模型压缩”。模型压缩技术包括前端压缩和后端压缩这两部分。
JNingWei·2018-01-31 17:30

深度学习-模型压缩之Quantization & Binarization方向论文阅读笔记

深度学习-模型压缩之Quantization&Binarization方向论文阅读笔记论文：BinarizedNeuralNetworks:TrainingNeuralNetworkswithWeightsandActivationsConstrainedto
cokeonly·2018-01-19 13:40

深度学习模型压缩方法综述（三）

前言在前两章，我们介绍了一些在已有的深度学习模型的基础上，直接对其进行压缩的方法，包括核的稀疏化，和模型的裁剪两个方面的内容，其中核的稀疏化可能需要一些稀疏计算库的支持，其加速的效果可能受到带宽、稀疏度等很多因素的制约；而模型的裁剪方法则比较简单明了，直接在原有的模型上剔除掉不重要的filter，虽然这种压缩方式比较粗糙，但是神经网络的自适应能力很强，加上大的模型往往冗余比较多，将一些参数剔除之后
Jinlong_Xu·2018-01-18 15:47

深度学习模型压缩方法综述（二）

前言上一章，将基于核的稀疏化方法的模型压缩方法进行了介绍，提出了几篇值得大家去学习的论文，本章，将继续对深度学习模型压缩方法进行介绍，主要介绍的方向为基于模型裁剪的方法，由于本人主要研究的为这个方向，故本次推荐的论文数量较多
Jinlong_Xu·2018-01-18 15:06

深度学习模型压缩方法综述（一）

最近正好在关注有关深度学习模型压缩的方法，发现目前已有越来越多关于模型压缩方法的研究，从理论研究到平台实现，
Jinlong_Xu·2018-01-18 15:26

CNN经典网络中的模型压缩方法

为了解决这个问题，人们通常使用模型压缩的方法。本文介绍经典网络中包含的模型压缩方法。卷积层参数个数计算公式：c_out*c_in*k_w*k_h。
编码视界·2018-01-15 22:19

轻量化网络：SqueezeNet

SqueezeNet发表于ICLR-2017，作者分别来自Berkeley和Stanford，SqueezeNet不是模型压缩技术，而是“designstrategiesforCNNarchitectureswithfewparameters
TensorSense·2017-12-27 09:41

【韩松】Deep Gradient Comression

主要的研究方向是，神经网络模型压缩以及硬件架构加速。
Mys_GoldenRetriever·2017-12-25 13:54

轻量化网络：MobileNets

MobileNetspaper）是CVPR-2017一篇paper，作者均来之Google，其提出一种“新”的卷积方式来设计网络，主要针对移动端设备所设计，因此，得名MobileNets注：MobileNets不是模型压缩技术
TensorSense·2017-12-20 10:55

网络量化小结

网络量化作为一种重要的模型压缩方法，大致可以分为两类：直接降低参数精度典型的工作包括二值网络，三值网络以及XNOR-Net.HORQ和NetworkSketching相当于XNOR-Net的升级版，都是对残差继续做量化
信步闲庭v·2017-12-11 06:14

支付宝中的深度学习引擎：xNN

xNN的模型压缩工具(xqueeze)在业务模型上实现了近50倍的压缩比，使得在包预算极为有限的移动App中大规模部署深度学习算法成为可能。
高斯白噪声_b18e·2017-12-09 17:55
上一页 14 15 16 17 18 19 20 21 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他