神經網路自動量化壓縮的問題與挑戰

當前，DNN自動壓縮的思路大多來源於自動機器學習演算法（AutoML），為特定的DNN模型自動搜尋相應的壓縮方法，實現精度與計算效率的權衡...

標籤：量化模型DNN壓縮搜尋

日期：2021-06-13閱讀全文

深度神經網路的剪枝和量化方法

二值/三值量化屬於超低位寬的量化方法，比如BNNs提出了一種用於快速推理的二值神經網路，它將所有的權值和啟用值量化為{-1，1}，雖然BNNs實現了驚人的計算效率，但是必須依靠批歸一化（batchnormalization）才能收斂，而且模...

標籤：量化剪枝DNN權值模型

日期：2021-06-11閱讀全文

淺談深度神經網路的壓縮需求

主流DNN分類模型的推理精度、計算量和執行時記憶體對比深度神經網路憑藉深層結構和多尺度的特徵提取能力，在諸多研究領域取得了成功，並已廣泛應用於影象分類、語義分割、目標檢測等場景，其效能實現了跨越式提升...

標籤：DNN模型計算神經網路記憶體

日期：2021-06-09閱讀全文