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【每周CV论文推荐】初学动态模型压缩值得阅读的文章
深度学习
腾讯云开发者社区
文件存储
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
用户1508658
2023-01-11
341
0
【BERT】BERT模型压缩技术概览
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由于BERT参数众多，模型庞大，推理速度较慢，在一些实时性要求较高、计算资源受限的场景，其应用会受到限制。因此，讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下，对BERT进行模型压缩，是一个非常有现实意义的问题。
用户1508658
2020-08-17
1.4K
0
【星球知识卡片】模型蒸馏的核心技术点有哪些，如何对其进行长期深入学习
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其他
一般地，大模型往往是单个复杂网络或者是若干网络的集合，拥有良好的性能和泛化能力，而小模型因为网络规模较小，表达能力有限。利用大模型学习到的知识去指导小模型训练，使得小模型具有与大模型相当的性能，但是参数数量大幅降低，从而可以实现模型压缩与加速，就是知识蒸馏与迁移学习在模型优化中的应用。
用户1508658
2020-06-04
594
0
【AutoML】强化学习如何用于自动模型设计(NAS)与优化？
文件存储
编程算法
强化学习
一直以来，网络结构的设计是一个非常需要经验且具有挑战性的工作，研究人员从设计功能更加强大和更加高效的模型两个方向进行研究，随着各类经典网络设计思想的完善，如今要手工设计出更优秀的模型已经很难，而以AutoML为代表的自动化机器学习技术就成为了大家关注的热点，其中用于搜索的方法包括强化学习，进化算法，贝叶斯优化等，本期我们首先介绍基于强化学习的方法。
用户1508658
2020-06-04
761
0
【完结】你对深度学习模型的理解是否足够深刻，这12篇文章可以作为一个参考
深度学习
文件存储
好的模型结构是深度学习成功的关键因素之一，不仅是非常重要的学术研究方向，在工业界实践中也是模型是否能上线的关键。对各类底层深度学习模型设计和优化技术理解的深度是决定我们能否在深度学习项目中游刃有余的关键，因此我们在修行之路专栏的《不惑境界》中，着重于深入讲解主流的网络结构设计思想，包括对网络深度，宽度的理解，残差网络和分组网络的设计，多尺度与注意力机制的设计，以及深度学习模型压缩之模型剪枝，量化，蒸馏，还有AutoML技术，本次来给大家进行总结。
用户1508658
2020-06-01
959
0
【AI不惑境】AutoML在深度学习模型设计和优化中有哪些用处？
学习方法
强化学习
编程算法
文件存储
进入到不惑境界，就是向高手迈进的开始了，在这个境界需要自己独立思考。如果说学习是一个从模仿，到追随，到创造的过程，那么到这个阶段，应该跃过了模仿和追随的阶段，进入了创造的阶段。从这个境界开始，讲述的问题可能不再有答案，更多的是激发大家一起来思考。
用户1508658
2020-06-01
414
0
【AutoML】如何使用强化学习进行模型剪枝？
编程算法
云直播
深度学习
卷积神经网络
文件存储
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述在模型剪枝中的应用。
用户1508658
2019-11-14
1.8K
0
【知识星球】剪枝量化初完结，蒸馏学习又上线
深度学习
文件存储
欢迎大家来到《知识星球》专栏，这里是网络结构1000变小专题，模型压缩是当前工业界的核心技术，我们这一个月一直在更新相关的内容，刚刚更新完了一批剪枝和量化相关的文章，最近又开始更新蒸馏学习相关的内容。
用户1508658
2019-09-27
1.2K
0
【知识星球】剪枝还是不剪枝，剪了到底有什么好？
文件存储
我们都知道剪枝可以压缩计算量，那到底可以达到什么程度呢？下面看Google的一篇文章的研究。
用户1508658
2019-09-06
856
0
【知识星球】模型压缩和优化板块火热更新中
深度学习
文件存储
模型优化与压缩涉及到紧凑模型的设计，量化与剪枝以及相关的工业界使用技巧共3个大方向。最近会集中上线一些内容，已有内容欢迎大家预览。
用户1508658
2019-09-03
614
0
模型压缩和优化板块上线
深度学习
文件存储
模型优化与压缩涉及到紧凑模型的设计，量化与剪枝以及相关的工业界使用技巧共3个大方向。最近会集中上线一些内容，已有内容欢迎大家预览。
用户1508658
2019-08-26
671
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