而在这里我们的最优解显然就是未剪枝之前的网络,而当前值就是剪枝之后的网络,那我的损失函数就可以定义为:剪枝后的参数带来的改变的值。而我们要优化这个损失函数就要涉及到求导了,从微积分里知道,要求任意一个函数的导数,一个万能的办法就是求它的泰勒展开式。 3. 论文提出的剪枝的方法在特定领域的迁移学习网络...
但是如果你使用int16或者int32来存储的话,那精度的确会上升,但是这个时候,你的压缩效果就绝对没那么高了。 这个是权重剪枝,就是把一些不重要的权重置0/删除。 优点:我觉得没有优点。。。 缺点:做权重剪枝有两个办法,一个是把不重要的权重置0,一个是把不重要的权重删掉。如果你把不重要的权重置0,看起来好像...
神经网络:上海瀚讯获得发明专利授权:一种基于通道剪枝的深度卷积神经网络模型的定位方法”;公司集成无线通信系统的核心网,采用遗传算法、神经网络、模糊控制等人工智能方法,优化多模车载网关网络流量控制。 证券之星消息: 上海瀚讯发明专利授权,根据企查查数据显示上海瀚 讯(300762)新获得一项发明专利授权 专利名为"一种基...
神经网络压缩与加速技术可以加速神经网络的计算,例如剪枝、量化、卷积核分解等。但是这些技术在实际应用非常复杂,并且可能导致模型精度的下降。在移动云计算或边缘计算中,任务卸载技术可以突破移动终端的资源限制,减轻移动设备的计算负载并提高任务处理效率。通过任务卸载技术优化深度神经网络成为边缘智能研究中的新方向。例如...
深度神经网络(例如CNN)已被广泛应用于移动智能应用程序中,但是移动设备有限的存储和计算资源无法满足深度神经网络计算的需求。神经网络压缩与加速技术可以加速神经网络的计算,例如剪枝、量化、卷积核分解等。但是这些技术在实际应用非常复杂,并且可能导致模型精度的下降。在移动云计算或边缘计算中,任务卸载技术可以突破移动...