JavaShuo
欄目
標籤
【論文閱讀】韓鬆《Efficient Methods And Hardware For Deep Learning》節選《Learning both Weights and Connections 》
時間 2020-12-29
欄目
網絡硬件
简体版
原文
原文鏈接
Pruning Deep Neural Networks 本節內容主要來自NIPS 2015論文《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》。 這部分主要介紹如何剪枝網絡,及如何迭代訓練已剪枝的網絡以保證準確率。同時提供方法證明剪枝模型帶來的加速和能源效率提升。 剪枝方法 訓練模型,training con
>>阅读原文<<
相關文章
1.
【論文閱讀】韓鬆《Efficient Methods And Hardware For Deep Learning》節選《Deep compression》
2.
【韓鬆博士畢業論文】Efficient methods and hardware for deep learning
3.
論文《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Network》閱讀筆記
4.
韓鬆博士畢業論文Efficient methods and hardware for deep learning論文詳解
5.
論文品讀:Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks
6.
【Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks】論文筆記
7.
《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》論文筆記
8.
CS231n Lecture 15 | Efficient Methods and Hardware for Deep Learning
9.
網絡模型剪枝-論文閱讀《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》
10.
深度網絡推理加速(Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks)
更多相關文章...
•
RSS 閱讀器
-
RSS 教程
•
SQLite AND/OR 運算符
-
SQLite教程
•
RxJava操作符(七)Conditional and Boolean
•
爲了進字節跳動,我精選了29道Java經典算法題,帶詳細講解
相關標籤/搜索
Deep Learning
learning
action.....and
between...and
react+and
論文閱讀
Meta-learning
Learning Perl
CV論文閱讀
methods
網絡硬件
MySQL教程
Thymeleaf 教程
Spring教程
文件系統
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
1.2 Illustrator多文檔的幾種排列方式
2.
5.16--java數據類型轉換及雜記
3.
性能指標
4.
(1.2)工廠模式之工廠方法模式
5.
Java記錄 -42- Java Collection
6.
Java記錄 -42- Java Collection
7.
github使用
8.
Android學習筆記(五十):聲明、請求和檢查許可
9.
20180626
10.
服務擴容可能引入的負面問題及解決方法
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
【論文閱讀】韓鬆《Efficient Methods And Hardware For Deep Learning》節選《Deep compression》
2.
【韓鬆博士畢業論文】Efficient methods and hardware for deep learning
3.
論文《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Network》閱讀筆記
4.
韓鬆博士畢業論文Efficient methods and hardware for deep learning論文詳解
5.
論文品讀:Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks
6.
【Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks】論文筆記
7.
《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》論文筆記
8.
CS231n Lecture 15 | Efficient Methods and Hardware for Deep Learning
9.
網絡模型剪枝-論文閱讀《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》
10.
深度網絡推理加速(Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks)
>>更多相關文章<<