深度學習模型壓縮與加速綜述
本文轉自微信公衆號SIGAI 全文PDF見： http://www.tensorinfinity.com/paper_167.html 目前在深度學習領域分類兩個派別，一派爲學院派，研究強大、複雜的模型網絡和實驗方法，爲了追求更高的性能；另外一派爲工程派，旨在將算法更穩定、高效的落地在硬件平臺上，效率是其追求的目標。複雜的模型當然具備更好的性能，可是高額的存儲空間、計算資源消耗是使其難以有效的應用
相關文章
- 1. 深度學習模型壓縮與加速綜述
- 2. 深度學習模型壓縮加速
- 3. 深度學習模型壓縮方法綜述（二）
- 4. 深度學習模型壓縮方法綜述（一）
- 5. 深度學習模型壓縮方法綜述（三）
- 6. 深度學習模型壓縮 | 方法綜述（1）
- 7. 端上智能——深度學習模型壓縮與加速
- 8. 深度學習模型壓縮與優化加速
- 9. 深度學習模型壓縮與加速方法
- 10. 深度學習模型壓縮與加速
- 更多相關文章...
- • Docker 鏡像加速 - Docker教程
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • 使用阿里雲OSS+CDN部署前端頁面與加速靜態資源
相關標籤/搜索
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 深度學習模型壓縮與加速綜述
- 2. 深度學習模型壓縮加速
- 3. 深度學習模型壓縮方法綜述（二）
- 4. 深度學習模型壓縮方法綜述（一）
- 5. 深度學習模型壓縮方法綜述（三）
- 6. 深度學習模型壓縮 | 方法綜述（1）
- 7. 端上智能——深度學習模型壓縮與加速
- 8. 深度學習模型壓縮與優化加速
- 9. 深度學習模型壓縮與加速方法
- 10. 深度學習模型壓縮與加速