我们真的需要模型压缩吗 / 四六文摘

公众号后台回复"图书",了解更多号主新书内容作者:气象学渣来源:气象学渣梯度下降法是目前神经网络训练过程中最为核心的算法之一,配合链式求导可实现误差在神经网络中的反向传播,更 ...

子豪发自凹非寺量子位报道 AI训练的计算量每年都在大幅增长,最近有研究指出,AI训练未来的瓶颈不是算力,而是GPU内存. AI加速器通常会简化或删除其他部分,以提高硬件的峰值计算能力,但是却难 ...

我们可以对神经网络架构进行优化,使之适配微控制器的内存和计算限制范围,并且不会影响精度.我们将在本文中解释和探讨深度可分离卷积神经网络在 Cortex-M 处理器上实现关键词识别的潜力. 关键词识别 ...

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磐创AI分享来源 | 机器之心 [导读]来,走近快手业界首个万亿参数推荐精排模型的内部构造. 个性化推荐系统旨在根据用户的行为数据提供「定制化」的产品体验,精准的推荐系统模型也是很多互联网产 ...

点击上方"深度学习爱好者",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达小白导读论文是学术研究的精华和未来发展的明灯.小白决心每天为 ...

NLP近几年非常火,且发展特别快.像BERT.GPT-3.图神经网络.知识图谱等技术应运而生. 我们正处在信息爆炸的时代.面对每天铺天盖地的网络资源和论文.很多时候我们面临的问题并不是缺资源,而是找准 ...

模型压缩简答说就是将庞大的深度学习模型进行压缩,常见方法包括五大类,分别是剪枝.量化.正则化.知识蒸馏.条件计算. 量化是模型压缩常用方法之一,本文不完全包括了一些神经网络Fixed-Point Tr ...

导读:近年来,BERT 系列模型成了应用最广的预训练语言模型,随着模型性能的提升,其参数规模不断增大,推理速度也急剧提升,导致原始模型必须部署在高端的GPU 显卡上,甚至部分模型需要多块显卡才能正常运 ...

作者丨科技猛兽来源丨极市平台编辑丨极市平台极市导读目前很少有工作关注在无数据情况下的网络压缩,然而,这些方法得到的压缩后的网络准确率下降很多,这是因为这些方法没有利用待压缩网络的信息.为了解决 ...

如果忒修斯的船上的木头被逐渐替换,直到所有的木头都不是原来的木头,那这艘船还是原来的那艘船吗? -普鲁塔克最近遇到一个需要对算法加速的场景,了解到了一个比较简洁实用的方法:Bert-of-these ...

" 记录一下去年12月份实验室的一个工作:模型的剪枝压缩,虽然模型是基于yolov3的魔改,但是剪枝的对象还是CBL层(即Conv Layer + BN Layer + LeakyReLU ...

大家都知道NLP近几年非常火,而且发展也特别快.那些耳熟的BERT.GPT-3.图神经网络.知识图谱等技术实际上也就是这几年发展起来的,特别像图神经网络在这两年间取得了飞速的发展.我们正处在信息爆炸的 ...

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台极市导读本文首先对模型压缩进行了综述,论述目前深度学习存在的挑战,同时对三种高效自动机器流水线方法ProxyLessNAS.AMC和AMC进行了详细的介绍.最后探讨了 ...

我们真的需要模型压缩吗