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QNNPACK 中使用的间接卷积优化算法解决了哪些问题?
比天空更遥远的是
2023-05-10 10:39:22
QNNPACK 中使用的间接卷积优化算法解决了哪些问题?
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卷积
神经网络性能优化
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达作者丨黎明灰烬来源|https://zhuanlan.zhihu.com/p/80361782编辑丨极市平台极市导读本文首先定义
卷积
神经网络的概念,继而简要介绍几种常见的优化方法,并讨论作者在该领域的一些经验。引言看到这个标题,很多朋友肯定按耐不住要说「不是吧,又来写这种陈词滥调被人写了几万遍的主题?」,还要附带狗头。我也很无...
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间接
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等)
作者|黎明灰烬 编辑| 极市平台原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/80361782点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货,即可获取点击进入→自动驾驶之心【全栈算法】技术交流群导读本文首先定义
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神经网络加速库
QNN
PACK
实现揭秘
https://zhuanlan.zhihu.com/p/81026071 引言
QNN
PACK
(Quantized Neural Networks
PACK
age) 是 Marat Dukhan (Facebook) 开发的专门用于量化神经网络计算的加速库。其卓越的性能表现一经开源就击败了几乎全部已公开的加速算法,甚至直至今日(2019 年
中
)。
QNN
PACK
开源时附带了一份技术博客简要介绍了其主要的实现技巧,最近开发者又发表了论文介绍其
中
卷积
的优化方法。然两份文献过于概略,而具体代码又比较晦.
【AI系统】
QNN
Pack
算法
QNN
PACK
(Quantized Neural Networks
PACK
age 是 Marat Dukhan (Meta) 开发的专门用于量化神经网络计算的加速库,其卓越的性能表现一经开源就击败了几乎全部已公开的加速算法。到目前为止,
QNN
PACK
仍然是已公开的,用于移动端(手机)的,性能最优的量化神经网络加速库。本节将会深入介绍
QNN
PACK
算法的实现过程。
知识 :
卷积
神经网络性能优化
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卷积
(Convolution)是神经网络的核心计算之一,它在计算机视觉方面的突破性进展引领了深度学习的热潮。
卷积
的变种丰富,计算复杂,神经网络运行时大部分时间都耗费在计算
卷积
,网络模型的发展在不断增加网络的深度,因此优化
卷积
计算就显得尤为重要。随着技...
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