【直播】如何獲得更加高效的深度卷積神經網絡

在移動端使用深度學習模型時，我們需要參數少、計算速度快的模型，因此一個性能更高效的模型纔是落地的關鍵。本次將從卷積核，拓撲結構，剪枝，量化，蒸餾，動態推理，AutoML等方向來講述如何獲得一個更加高效的CNN模型。 文/編輯 | 言有三   1 直播主題  網絡結構是深度學習成功的關鍵因素之一，不僅是非常重要的學術研究方向，在工業界實踐中也是模型是否能上線的關鍵。隨着深度學習的發展，各種各樣的網絡

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