AutoML自動模型壓縮再升級，MIT韓鬆團隊利用強化學習全面超越手工調參
模型壓縮是在計算資源有限、能耗預算緊張的移動設備上有效部署神經網絡模型的關鍵技術。算法 在許多機器學習應用，例如機器人、自動駕駛和廣告排名等，深度神經網絡常常受到延遲、電力和模型大小預算的限制。已經有許多研究提出經過壓縮模型來提升神經網絡的硬件效率。markdown 模型壓縮技術的核心是肯定每一個層的壓縮策略，由於它們具備不一樣的冗餘，這一般須要手工試驗和領域專業知識來探索模型大小、速度和準確性之
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