金昌做假证_金昌办毕业证 - 快速办理中心
“我们在某个屏幕里——缓存区,知道吗?就是电脑里的那个玩意儿,把数据从硬盘里捣腾出来,然后放到内存的缓存区运行。 论文标题:ConnectionistTemporalClassification:LabellingUnsegmentedSequenceDatawithRecurrentNeuralNetworks tfint8 论文标题:QuantizationandTrainingofNeuralNetworksforEfficientInteger-Arithmetic-OnlyInference 核心解读:这是google发布的8bit的定点方案,几乎又是祖师爷级别的论文。深度学习部署落地才是根本,撑起部署三件套的量化、剪枝、蒸馏三竿大旗中最高的一竿。模型部署的时候,你可以没有剪枝和蒸馏,但是不可以不用量化(土豪用户忽略。不管是TensorFlow的方案,还是pytorch的方案,或者是GPU端扛把子的tensorrt,其后端精髓都来源于此。 network-slimming 论文标题:LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming 核心解读:CNN网络部署有三个难题:模型大小、运行时间和占用内存、计算量。论文利用BN中的gamma作为通道的缩放因子,因为gamma是直接作用在特征图上的,值越小,说明该通道越不重要,可以剔除压缩模型。为了获取稀疏的gamma分布,便于裁剪。论文将L1正则化增加到gamma上。本文提出的方法简单,对网络结构没有改动,效果显著。因此成为了很多剪枝任务的首选。 KD 论文标题:DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork 插图:APPRENTICE:USINGKNOWLEDGEDISTILLATIONTECHNIQUESTOIMPROVELOW-PRECISIONNETWORKACCURACY 核心解读:知识蒸馏的开山之作。我们可以先训练好一个teacher网络,然后将teacher的网络的输出结果 作为student网络的目标,训练student网络,使得student网络的结果 接近 为了传递给student网络平滑的概率标签,也就是不能置信度太高,太接近onehot。文章提出了softmax-T。实验证明是可以有效提高小模型的泛化能力。 CAM |
相关新闻