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搜索资源列表

  1. 神经网络模型压缩方法讲解二值三值DNS\INQ等

  2. 模型压缩ppt的总结，可以作为粗略的一个概述，很精炼。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-17
    • 文件大小：439296
    • 提供者：andeyeluguo

  1. 深度学习模型压缩和加速

  2. 详细介绍了目前深度学校模型压缩和加速方面的研究现状，并详细探索了深度压缩及其硬件实现

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-23
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：kaige_zhao

  1. 模型压缩究竟在做什么？我们真的需要模型压缩么？.zip

  2. 在这篇文章中，我们将探索从零开始训练小模型所涉及的障碍。我们将讨论为什么模型压缩有效，以及两种提高内存效率的训练方法:超参数化界限和一种能够减少或消除对事后模型压缩的需求的优化算法。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-17
    • 文件大小：692224
    • 提供者：syp_net

  1. Python-模型压缩与加速相关文献汇总

  2. 模型压缩与加速相关文献汇总

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-09
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_39841848

  1. 第十七章_模型压缩、加速及移动端部署.pdf

  2. 深度神经网络在人工智能的应用中，包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理等各方面，在取得巨大成功的同时，这些深度神经网络需要巨大的计算开销和内存开销，严重阻碍了资源受限下的使用。本章总结了模型压缩、加速一般原理和方法，以及在移动端如何部署。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-27
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：hkd_ywg

  1. 《文本深度学习模型压缩》综述论文

  2. 在这个综述中，我们讨论了六种不同类型的方法(剪枝、量化、知识蒸馏、参数共享、张量分解和基于线性变压器的方法)来压缩这些模型，使它们能够在实际的工业NLP项目中部署。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：syp_net

  1. 深度学习模型压缩技术的落地实践与创新.pdf

  2. 深度学习模型压缩技术的落地实践与创新度报告.pdf ，是非常全非常深度的报告，干货满满，非常值得学习与研究，推荐相关人员深入学习。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：u010736573

  1. 基于预测的逼真的3D模型压缩

  2. 基于预测的逼真的3D模型压缩

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38631978

  1. 模型压缩论文解读1：（MobileNets解读）Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile ...-附件资源

  2. 模型压缩论文解读1：（MobileNets解读）Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile ...-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 模型压缩论文解读1：（MobileNets解读）Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile ...-附件资源

  2. 模型压缩论文解读1：（MobileNets解读）Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile ...-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 模型压缩经典文章翻译1：（Network Slimming翻译）Network Slimming-Learning Efficient Convolutional Networks ...-附件资源

  2. 模型压缩经典文章翻译1：（Network Slimming翻译）Network Slimming-Learning Efficient Convolutional Networks ...-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 模型压缩论文解读1：（MobileNets解读）Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile ...-附件资源

  2. 模型压缩论文解读1：（MobileNets解读）Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile ...-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 模型压缩论文解读1：（MobileNets解读）Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile ...-附件资源

  2. 模型压缩论文解读1：（MobileNets解读）Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile ...-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 模型压缩经典文章翻译1：（Network Slimming翻译）Network Slimming-Learning Efficient Convolutional Networks ...-附件资源

  2. 模型压缩经典文章翻译1：（Network Slimming翻译）Network Slimming-Learning Efficient Convolutional Networks ...-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. CNN模型压缩与加速算法综述

  2. 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，其深度和尺寸也在成倍增长。表1几种经典模型的尺寸，计算量和参数数量对比随之而来的是一个很尴尬的场景：如此巨大的模型只

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：827392
    • 提供者：weixin_38610657

  1. 深度学习模型压缩与加速综述

  2. 目前在深度学习领域分类两个派别，一派为学院派，研究强大、复杂的模型网络和实验方法，为了追求更高的性能；另一派为工程派，旨在将算法更稳定、高效的落地在硬件平台上，效率是其追求的目标。复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因。所以，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，深度学习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。分组卷积即将输入的featuremaps分成不同的组（沿chan

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：371712
    • 提供者：weixin_38682254

  1. CNN模型压缩与加速算法综述

  2. 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，其深度和尺寸也在成倍增长。表1几种经典模型的尺寸，计算量和参数数量对比随之而来的是一个很尴尬的场景：如此巨大的模型只

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：827392
    • 提供者：weixin_38686267

  1. 很棒的AutoML和轻量级模型：高质量（最新）的AutoML作品和轻量级模型的列表，包括1.）神经体系结构搜索，2。）轻量级结构，3。）模型压缩，量化和加速，4。 ）超参数优化，5.）自动化特征工程-源码

  2. 很棒的AutoML和轻量级模型：高质量（最新）的AutoML作品和轻量级模型的列表，包括1.）神经体系结构搜索，2。）轻量级结构，3。）模型压缩，量化和加速，4。 ）超参数优化，5.）自动化特征工程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42100129

  1. nni：用于自动化机器学习生命周期的开源AutoML工具包，包括功能工程，神经体系结构搜索，模型压缩和超参数调整-源码

  2. | NNI（神经网络智能）是一个轻量级但功能强大的工具包，可帮助用户自动化，，超参数和。 该工具管理自动机器学习（AutoML）实验，调度和运行由调整算法生成的实验性试验工作，以搜索最佳训练条件下的最佳神经体系结构和/或超参数，例如，， ， ， ， ， ， ，其他云选项甚至。 谁应该考虑使用NNI 那些想在他们的训练代码/模型中尝试不同的AutoML算法的人。 那些想在不同环境中运行AutoML试用作业以加快搜索速度的人。 想要轻松实现和试验新的AutoML算法的研究人员和数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_42143221

  1. 一种面向移动端的图像风格迁移模型压缩算法

  2. 基于Johoson等的图像风格转换网络模型,在保证网络性能的前提下,在原有的网络结构上,通过运用更高效的网络计算方法对原有残差网络进行优化。实验结果表明,改进后的方法在几乎不降低图像质量的前提下,一定程度上克服了图像风格迁移模型存储量大、计算代价高、计算资源消耗大、难以移植到移动端的问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38519619
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