深度学习模型压缩方法综述

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了深度学习模型压缩方法综述。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

深度学习因其计算复杂度或参数冗余,在一些场景和设备上限制了相应的模型部署,需要借助模型压缩、系统优化加速等方法突破瓶颈,本文主要介绍模型压缩的各种方法,希望对大家有帮助。

1,模型压缩技术概述

我们知道,一定程度上,网络越深,参数越多,模型也会越复杂,但其最终效果也越好,而模型压缩算法是旨在将一个庞大而复杂的大模型转化为一个精简的小模型

之所以必须做模型压缩,是因为嵌入式设备的算力和内存有限,经过压缩后的模型方才能部署到嵌入式设备上。
模型压缩问题的定义可以从 3 角度出发:

深度学习模型压缩方法综述

1.1 模型压缩方法分类

按照压缩过程对网络结构的破坏程度,《解析卷积神经网络》一书中将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-498791.html

  • 前端压缩,是指在不改变原网络结构的压缩技术,主要包括知识蒸馏轻量级网络(紧凑的模型结构设计)以及滤波器(filter)层面的剪枝(结构化剪枝)等;
  • 后端压缩,是指包括低秩近似、未加限制的剪枝(非结构化剪枝

到了这里,关于深度学习模型压缩方法综述的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 人工智能领域:面试常见问题超全(深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习)

    【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等 专栏详细介绍:【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、

    2024年02月15日
    浏览(70)
  • 深度学习进阶篇[9]:对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍,以及前沿问题解决

    【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等 专栏详细介绍:【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、

    2024年02月08日
    浏览(102)
  • 深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]:OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景

    【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等 专栏详细介绍:【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、

    2024年02月09日
    浏览(58)
  • 模型驱动的深度学习方法

           本篇文章是博主在人工智能等领域学习时,用于个人学习、研究或者欣赏使用,并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记,若有不当和侵权之处,指出后将会立即改正,还望谅解。文章分类在 学习摘录和笔记专栏 :         学习摘录和

    2024年02月16日
    浏览(42)
  • 《零基础实践深度学习》(第2版)学习笔记,(二)机器学习和深度学习综述

    **人工智能(Artificial Intelligence,AI)**是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 **机器学习(Machine Learning,ML)**是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。 **深度学习(Deep Learning,DL)**是机器学习算法中最热门的一个分

    2024年02月13日
    浏览(41)
  • 深度学习提高模型准确率方法

    我们已经收集好了一个数据集,建立了一个神经网络,并训练了模型,在测试和验证阶段最后得到的准确率不高不到90%。或者没有达到业务的期望(需要100%)。 下面列举一些提高模型性能指标的策略或技巧,来提高模型的准确率。 使用更多数据 最简单的方法就是增加数据集

    2024年02月03日
    浏览(55)
  • 深度学习模型的Android部署方法

    将python中训练的深度学习模型(图像分类、目标检测、语义分割等)部署到Android中使用。 1、下载Pytorch Android库。 在Pytorch的官网pytorch.org上找到最新版本的库。下载后,将其解压缩到项目的某个目录下。 2、配置项目gradle文件 配置项目的gradle文件,向项目添加Pytorch Android库的

    2024年02月10日
    浏览(41)
  • 基于深度学习的图像全景拼接算法综述

    一、引言 图像全景拼接是指将多张重叠的图像拼接成一张全景图像,广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的图像全景拼接算法逐渐成为研究热点。本文将对基于深度学习的图像全景拼接算法进行综述,介绍不同算法的原理、优

    2024年01月19日
    浏览(40)
  • 使用深度学习的微光图像和视频增强:综述

    1INTRODUCTION 微光图像增强(LLIE)旨在提高在光照较差的环境中捕获的图像的感知或可解释性。该领域的最新进展主要是基于深度学习的解决方案,其中采用了许多学习策略、网络结构、损失函数、训练数据等。在本文中,我们提供了一个全面的调查,涵盖了从算法分类到未解

    2024年02月03日
    浏览(41)
  • 论文解读 | 三维点云深度学习的综述

    原创 | 文 BFT机器人  KITTI 是作为基准测试是自动驾驶中最具影响力的数据集之一,在学术界和工业界都被广泛使用。现有的三维对象检测器存在着两个限制。第一是现有方法的远程检测能力相对较差。其次,如何充分利用图像中的纹理信息仍然是一个开放性的问题。 多任务

    2024年02月10日
    浏览(38)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包