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------------今天主要和大家分享的是比较火热的话题——! 在这样的情形下,模型迷你化、小型化和加速成了亟待解决的问题。其实早期就有学者提出了一系列CNN模型方法,包括权值剪值(prunning)和矩阵SVD分解等,但率和效率还远不能令人满意。 近年来,关于模型小型化的算法从角度上可以大致分为两类:从模型权重数值角度和从架构角度。另一方面,从兼顾计算速度方面,又可以划分为:仅尺寸和尺寸的同时提升速度。 Deep Compression的算法流程包含三步,如下图所示: 深度 | 较大程度减少了参数存储问题 ?1)剪枝 剪枝已经被广泛研究于CNN模型。 为了计算率,给出个簇,本文只需要 bits去编码索引,通常对于一个神经有个连接且每个连接用 bits表达,限制连接只是用个连接共享权值将会导致一个率:?

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squeezenet 论文阅读

而具有更少参数的 CNN 体系结构具有以下几个优点:(1)更高效的分布式训练(2)向客户端导出新模型时的开销更小(3)可行的 FPGA 和嵌入式部署2 相关工作2.1 模型奇异值分解 (SVD)修剪深 【目前对模型的理论以及方法还不熟悉,后续加强此方面学习】2.2 CNN 微结构CNNs结构越来越深的大趋势下, 手动选择每个层的过滤尺寸变得很麻烦。 在下面的章节中, 我们首先提出和评估了 SqueezeNet 结构, 并没有模型。然后, 我们探讨了微体系结构和 宏观体系结构中的设计选择对 SqueezeNet 型 CNN 架构的影响。 image.png在表2中, 我们将最近的模型结果 和SqueezeNet做一个对比。 7 论文阅读总结关于神经的部分理解:CNN微结构CNN宏观结构 关于模型的方法:这方面理论基础为无,后续加强。

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    卷积神经

    另一方面,由于剪枝操作对结构的破坏程度极小,这种良好的特性往往被当做过程的前端处理。将剪枝与其他后端技术相结合,能够达到模型的最大程度。 Wu等人以此为基础,设计了一种通用的量化算法:Q CNN。由于乘积量化只考虑了权重本身的信息,与输人输出无直接关联。这很容易造成量化误差很低,但的分类性能却很差的情况。 4 二值(p75-77)二值可以被视为量化方法的一种极端情况:所有参数的取值只能是去±1。正是这种极端的设定,使得二值能够获得极大的效益。 为了使得不同卷积核的输出能够拼接成一个完整的输出,需要对3x3的卷积输人配置合适的填充像素;7 小结本章从“前端”与“后端”两个角度分别介绍了模型技术中的若干算法,这此算法有着各自不同的应用领域与效果 ;低秩近似、剪枝与参数量化作为常用的三种技术,已经具备了较为明朗的应用前景;其他技术,如二值、知识蒸馏等尚处于发展阶段。

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    十款性能最佳的算法

    如果未能起到效果,就保持原来的输入格式。LZSS还移除了对偏离字符的使用,只使用对。这个算法广泛用于归档格式,如RAR以及数据的。4. DeepCoder -- 基于视频的深度神经DeepCoder是一个基于卷积神经CNN)的框架,它是传统视频技术的替代。该模型为预测信号和残留信号使用单独的CNN。 基于CNN算法CNN是分层的神经,通常用于图像识别和特征检测。当应用到时,这些神经使用卷积操作来计算相邻像素点之间的相关性。 CNN展示出了比基于MLP算法更好的结果,提升了超分辨率下的性能以及减少了伪影。另外,基于CNN还提升了JPEG图像的品质,因为它减少了峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)。 基于CNN通过使用熵估计法还实现了HEVC的性能。4. 基于生成式对抗(GAN)的算法GAN属于神经的一种,它使用两个神经彼此竞争的方式来产生更精确的分析和预测。

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    CVPR 2019 | 一个高阶张量搞定整个全卷积

    对于识别、检测、语义分割、人体姿势检测等富有挑战性的任务,当前最佳性能通常是通过卷积神经CNN)取得的。 研究人员特别提出以单个高阶张量来参数化表示CNN,而单个高阶张量的各维数分别表示该的不同架构设计参数。?图1:整体架构。 本文提出的端到端可训练方法可以实现广泛的分解和率,而后两者可以针对特殊应用进行选择和优化。研究人员指出,对于大范围率(高率和低率)来说,本文提出的方法保持了高准确性。 相较于以往基于单卷积层张量化的研究,该方法能够持续实现高准确性,特别适用于高率的情况。此外,研究人员还指出,对于低率而言,该方法优于原始未。 本文提出的方法得出了显著的率(达到7x),并且准确率几乎没有损失(见表4)。?表4:人脸分割任务。一个具有与相同的架构和特征数,T-Net与该之间的比较。

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    如何让CNN高效地在移动端运行

    当前的许多工作尽管可以有效地单层卷积,但是对整个仍然是一个待解决的挑战。 二.相关工作CNN模型的CNN模型中最常见的是卷积层和全连接层,相应的卷积层主导了计算的时间,全连接层主导了模型的大小。【5】受限提出神经中删除冗余参数的可能,并且提出了几种模型的技术。 【2,1】基于低秩分解的方法,针对卷积层的参数进行,但是他们都仅仅对单层卷积或几层卷积做,并没有应用于深度中。最近【4】提出“asymmetric 3d” 分解的方法可以整个。 逐层结果图4.2为针对AlexNet的逐层和加速的效果分析,对图中每一层,上面的结果为原的结果,下面的结果为经过的结果。 经过实验发现的功耗低于原,作者分析是由于大量利用1*1卷积的结果。

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    适合移动端的神经技术:DeppThin

    英特尔的研究者提出新型深度神经技术 DeepThin,适合移动端设备,性能优于其他技术。 深度(或深度神经权重矩阵)技术为此类场景扩展了应用资源。现有的方法无法高效模型, 1-2% 都比较困难。 在 DeepSpeech 上,DeepThin 比所有其他方法的测试损失都低,优于秩分解 28%,优于剪枝 27%,优于手动调整同样大小 20%,优于 HashNet 12%。 整合了流行和常用的 TensorFlow 框架,使用户无缝不同粒度的模型。我们在该库中实现了之前的技术,以对比不同方法的准确率损失。在同样大小的上,比其他方法的准确率更高。 然而,把 DeepThin 方法应用到 CNN 也没有任何基础限制。在该研究中,我们将该方法单独应用到每层的权重矩阵。

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    综述论文:当前深度神经模型和加速方法速览

    机制不会带来任何准确率损失。B. 剪枝和共享剪枝和共享已经被用于降低复杂度和解决过拟合问题。 知识精炼据我们所知,Caruana 等人 首先提出利用知识迁移(KT)来模型。他们通过集成强分类器标注的伪数据训练了一个模型,并再现了原大型的输出结果。然而他们的工作仅限于浅层。 中的工作引入了 KD 框架,即通过遵循学生-教师的范式减少深度的训练量,这种学生-教师的范式即通过软化教师的输出而惩罚学生。该框架将深层(教师)的集成为相同深度的学生。 讨论与挑战深度模型的和加速技术还处在早期阶段,目前还存在以下挑战:大多数目前的顶尖方法都建立在设计完善的 CNN 模型的基础上,这限制了改变配置的自由度(例如,结构和超参数)。 因此,一种很自然的解决方案就是在保证分类准确率不显著下降的前提下对深层卷积神经进行和加速。近年来,该领域实现了极大的发展。我们将在本论文中介绍近期和加速 CNN 模型的先进技术。

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    当前深度神经模型和加速方法速览

    机制不会带来任何准确率损失。B. 剪枝和共享剪枝和共享已经被用于降低复杂度和解决过拟合问题。 知识精炼据我们所知,Caruana 等人 首先提出利用知识迁移(KT)来模型。他们通过集成强分类器标注的伪数据训练了一个模型,并再现了原大型的输出结果。然而他们的工作仅限于浅层。 中的工作引入了 KD 框架,即通过遵循学生-教师的范式减少深度的训练量,这种学生-教师的范式即通过软化教师的输出而惩罚学生。该框架将深层(教师)的集成为相同深度的学生。 讨论与挑战深度模型的和加速技术还处在早期阶段,目前还存在以下挑战:大多数目前的顶尖方法都建立在设计完善的 CNN 模型的基础上,这限制了改变配置的自由度(例如,结构和超参数)。 因此,一种很自然的解决方案就是在保证分类准确率不显著下降的前提下对深层卷积神经进行和加速。近年来,该领域实现了极大的发展。我们将在本论文中介绍近期和加速 CNN 模型的先进技术。

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    基于层间特征映射的内存高效CNN加速器(CS)

    现有的深度卷积神经推理过程中产生大量的层间特征数据。在嵌入式系统中,为了保持实时处理,需要大的片上内存来缓冲层间特征图。 在本文中,我们提出了一种有效的硬件加速器与层间特性技术,以显著减少所需的片内存储器大小和片外存储器访问带宽。 该加速器通过使用硬件实现的8x8离散余弦变换(DCT)将存储的数据转换为频域,从而层间特征映射。DCT后通过量化去除高频成分。利用稀疏矩阵进一步层间特征图。 设计了片上内存分配方案,支持根据不同的层需求动态配置特征映射缓冲区大小和刻划板大小。硬件加速器将、解CNN加速合并到一个计算流中,实现最小的和处理延迟。 通过增加较轻的硬件面积开销,实现了403GOPS峰值吞吐量和1.4x~3.3x层间特征图减,是智能物联设备很有前景的硬件加速器。

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    深度卷积神经

    本次演讲的主要内容是深度卷积神经。 在演讲中,韩松从三个方面讲解了模型:神经的内存带宽、工程师的人力资本、分布式训练消耗的带宽。 在第一个方面,韩松首先介绍了模型中的模型剪枝,他将神经中绝对值趋近于零的神经元去除,从而将密集的神经模型剪枝为稀疏的神经模型。 对于第二个方面,模型技术需要为神经的各层设计策略(如各层的率),因此手工设计耗时耗力。 对于第三个方面,韩松的团队使用深度梯度技术加速分布式训练。

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    手机实时人工智能之「三维动作识别」:每帧只需9ms

    (3D CNN)的模型和移动加速框架 RT3D。 本文提出了一种用于三维卷积神经(3D CNN)的模型和移动加速框架 RT3D,通过结合神经权重剪枝和编译器代码优化技术,使模型的端到端运行时间与目前支持 3D CNN 的移动框架相比速度提升高达 该编译器框架是通用的,支持稠密的(尚未的)和稀疏的 2D3D 的高效执行。由稀疏性带来的的运行时间加速倍率接近整个模型计算量(FLOPs)的率。 这类算法往往存在一个通病,它们会在的早期阶段就削减掉模型中的大量权重,这会对神经准确度带来较大的冲击,使得比率有限。 第二类剪枝算法基于固定正则化,这种算法一般会在神经的损失函数中添加一个固定的正则化项,通过神经的反向传播来实现权重矩阵的稀疏化,进而完成模型的裁剪。

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    Python人工智能 | 九.卷积神经CNN原理详解及TensorFlow编写CNN

    Convnets是一种在空间上共享参数的神经,如下图所示,它将一张RGB图片进行增高,得到一个很长的结果。 同时,你可以在金字塔的顶端实现一个分类器,所有空间信息都被成一个标识,只有把图片映射到不同类的信息保留,这就是CNN的总体思想。 其次,CNN将图片的长度和宽度进行,变成12812816的方块,的方法是把图片的长度和宽度小,从而增高厚度。 它收集到的信息就会被减,图片的长度和宽度被了,合并成更小的一块立方体。完之后再合并成一个立方体,它就是更小的一块立方体,包含了图片中的所有信息。 同时建议大家处理神经时,先用一般的神经去训练它,如果得到的结果非常好,就没必要去使用CNN,因为CNN结构比较复杂。

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    轻量化神经综述

    (3)CNN模型;(4)基于AutoML的自动模型。 图17 卷积运算汇总参考图3、NAS与神经架构搜索卷积神经CNN)已被广泛用于图像分类、人脸识别、目标检测和其他领域。 CNN模型是在计算资源有限、能耗预算紧张的移动设备上有效部署神经模型的关键技术。本文简介概述CNN模型主流算法,重点介绍如何实现基于AutoML的模型算法。 4.1 CNN模型概述CNN模型是从模型参数的角度降低模型的计算量。 作者在经典的机器学习算法,AlexNet和VGG-16上运用上面这些模型的方法,在没有精度损失的情况下,把AlexNet模型参数了35倍,把VGG模型参数了49倍,并且在速度和能耗方面也取得了很好的提升

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    使用基于细化特征的 CNN 检测 MPEG-4 视频中的双重

    双重伴随着各种类型的视频操作,其痕迹可用于确定视频是否是伪造的。本文介绍了一种卷积神经,用于检测 MPEG-4 视频中的双重。 通过对帧内编码过程的分析,我们利用两个改进的特征来捕获由双重引起的细微伪影。 离散余弦变换 (DCT) 直方图特征有效检测 DCT 系数中统计特征的变化,并利用基于参数的特征作为辅助信息,帮助学习双伪影。 与最先进的和取证方法相比,结果表明所提出的方法实现了更高的性能。 检测 MPEG-4 视频中的双重.pdf

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    ICCV2019 | 旷视提出轻量级目标检测ThunderNet

    SNet主干(Backbone Networks)。作者认为主干需要遵守两大原则:第一,较大的感受野。 基于Light-Head R-CNN,作者做了如下改进来RPN:作者使用一个5x5 depthwise convolution 和一个256-channel 1x1 convolution取代原始RPN 并使用PSRoI align代替RoI warping来通道数到α。考虑到SRoI align的RoI特征仅为245-d,作者在R-CNN中使用1024-d全连接层。 CEM融合来自三个尺度的特征图:C4采用1×1卷积将通道数量为 245,C5进行2X上采样,并采用1×1卷积将通道数量为245,Cglb采用average pooling做Broadcast以保证特征图空间尺寸相同 ,用于对象检测,Detection部分是基于Light-Head R-CNN,并进一步RPN和R-CNN,并设计了两个模块:Context Enhancement Module (CEM) 和

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    在图片、视频领域,使用最多的深度学习技术就是卷积神经CNN),下面会就卷积神经进行简单介绍。如图 3 所显示,像搭积木一样,一个卷积神经由卷积、池化、非线性函数、归一化层等模块组成。 图 3 :卷积神经示意图(来源 http:blog.csdn.nethjimcearticledetails47323463)那如何利用卷积神经? 如图 4 所示,完整的框架包括 CNN 编码、量化、反量化、CNN 解码、熵编码等几个模块。编码的作用是将图片转换为特征,解码就是从特征恢复出原始图片。 其中编码和解码,可以用卷积、池化、非线性等模块进行设计和搭建。?图 4:用深度学习进行图片示意图如何评判算法在深入技术细节前,我们先来了解一下如何评判算法。 从图像恢复角度和神经原理来讲,如果特征数据都是浮点数,恢复图像质量是最高的。

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    韩松、朱俊彦等人提出GAN法:算力消耗不到19,现已开源

    然而,近来推出的一些 cGAN 在计算强度上比当前识别卷积神经CNN)大 1 至 2 个量级。 同时,生成模型面临两个基本困难:GAN 训练不稳定,尤其是在未配对的情况下;生成器与 CNN 不同,因此很难使用现有的 CNN 设计。 这个「once-for-all network」可以通过权重共享产生许多子,无需训练就可以评估每个子的性能。 通道,获得子的权重。在每一个训练步骤中,使用学习目标对具备某一通道数的子进行随机取样,计算输出和梯度,更新提取的权重(公式 4)。 这个「once-for-all」训练好之后,研究者直接在验证集上评估了每个子的性能,找出了最佳的子

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