神经网络模型压缩方法讲解二值三值DNS\INQ等下载

AI100_小助手 2018-04-17 11:25:18

模型压缩ppt的总结，可以作为粗略的一个概述，很精炼。
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模型压缩ppt的总结，可以作为粗略的一个概述，很精炼。

本文主要梳理了模型量化算法的一些文章，阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程，整理了一些对这些文章的分析和看法。【转载请注明出处】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，量化、剪枝、低秩分解、教师...

目录总结参数量化参数量化定义参数量化特点1.二值化二值化权重二值化权重与激活函数2.三值化3.聚类量化4.混合位宽手工固定自主确定训练技巧参考文献深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。被压缩后的模型计算资源需求和内存需求更小，相比原始模型能够满足更加广泛的应用需求。在深度学习技术日益火爆的背景下，对深度学习模型强烈的应用需求使得人们对内存占用少、计算资源要求低、同时依旧保证相当高的正确率的“小模型”格

现在“边缘计算”越来越重要，真正能落地的算法才是有竞争力的算法。随着卷积神经网络模型堆叠的层数越来越多，网络模型的权重参数数量也随之增长，专用硬件平台可以很好的解决计算与存储的双重需求，但目前还不成熟，存在些亟待解决的问题，没能大规模商用。对模型进行参数量化的主要目的是减小模型存储体积，加速运算，能够将算法应用在通用的嵌入式移动平台。陆陆续续阅读了关于模型量化的论文，通过这篇博客做一个...

人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。摘要: 二值化神经网络BNN由于可以实现极高的压缩比和加速效果，所以它是推动以深度神经网络为代表的人工智能模型在资源受限和功耗受限的移动端设备，嵌入式设备上落地应用的一门非常有潜力的技术。虽然目前的BNN仍然存在着 ... 二值化神经...

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