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微软提出自动化神经网络训练剪枝框架OTO,一站式获得高性能轻量化模型

来源:机器之心本文约2000字,建议阅读5分钟OTO 是业内首个自动化、一站式、用户友好且通用的神经网络训练与结构压缩框架。 在人工智能时代,如何部署和维护神经网络是产品化的关键问题考虑到节省运算成本,同时尽可能小地损失模型性能,压缩神经网络成为了 DNN 产品化的关键之一。 DNN 压缩通常来说有三种方式,剪枝,知识蒸馏和量化。剪枝旨在识别并去除冗余结构,给 DNN 瘦身的同时尽可能地保持模型性能,是最为通用且有效的压缩方法。三种方法通常来讲可以相辅相成,共同作用来达到最佳的压缩效果。 然而现存的剪枝

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微软提出自动化神经网络训练剪枝框架OTO,一站式获得高性能轻量化模型

机器之心专栏 作者: 陈天翼-微软西雅图-高级研究员 OTO 是业内首个自动化、一站式、用户友好且通用的神经网络训练与结构压缩框架。 在人工智能时代,如何部署和维护神经网络是产品化的关键问题考虑到节省运算成本,同时尽可能小地损失模型性能,压缩神经网络成为了 DNN 产品化的关键之一。 DNN 压缩通常来说有三种方式,剪枝,知识蒸馏和量化。剪枝旨在识别并去除冗余结构,给 DNN 瘦身的同时尽可能地保持模型性能,是最为通用且有效的压缩方法。三种方法通常来讲可以相辅相成,共同作用来达到最佳的压缩效果。 然而现

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端云协同:怎样才能将“云计算的优势”发挥到极致? | OGeek 技术峰会

过去,在硬件成本逐渐降低、通信带宽及计算能力提升、传感器感知能力不断演进的大背景下,传统计算的处理方式是,将任务聚合到大型机上集中处理,之后再分散到用户终端设备进行处理,最后将大部分计算任务重新返回至云计算中心做处理。 现在,在“云服务、大数据、人工智能、5G”等技术不断演进的浪潮下,各种智能应用进入高速发展阶段。本地计算需求呈现指数级增长,将计算任务和数据全部交给集中式的云来处理并不现实,这种处理方式严重依赖网络环境,风险大大提高。 于是,既能充分发挥云计算优势、又能调动端计算敏捷性的“端云协同”成为了合

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盘点今年上半年碰到的大厂Java面试题(PDF可下载)

“为什么同样是跳槽,有些人薪资能翻三倍?” 最近一个粉丝发出了灵魂拷问,类似的问题我收到过很多次,身边也确实有认识的同事、朋友们有非常成功的跳槽经历和收益,先说一个典型例子: 学弟小A工作一年半,薪资9K出头,最开始目标是跳槽到货拉拉、唯品会这样规模的中厂,顶多冲刺一下网易、有赞这样的中大厂,如果成功就是爆赚。 从开始策划跳槽,到让我帮忙修改简历,后面跨城市面试……好几次和我说快崩溃了。 最终,拿到了多个中大厂和大厂的Offer,薪资都是原来的2倍或者3倍,比如携程给到27K,最终他选择去了标准大厂字节,薪

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