在梯度下降优化过程中,有的权重比其他权重用更大幅度量级进行更新(越训练权重值越大),这些权重就更重要 ③深度压缩主要结合了剪枝,量化和无损压缩霍夫曼编码的方法,将卷积神经网络的权重大大的压缩了,而且用于FPGA的部署。剪枝,量化降低了权重数量,提高了计算速率;无损压缩霍夫曼编码降低存储空间,但由于他还需要解码,...
在梯度下降优化过程中,有的权重比其他权重用更大幅度量级进行更新(越训练权重值越大),这些权重就更重要 ③深度压缩主要结合了剪枝,量化和无损压缩霍夫曼编码的方法,将卷积神经网络的权重大大的压缩了,而且用于FPGA的部署。剪枝,量化降低了权重数量,提高了计算速率;无损压缩霍夫曼编码降低存储空间,但由于他还需要解码,...
一、轻量化1.1 轻量化网络网络名称记忆点备注MobileNetV1深度可分离卷积替换传统卷积计算量和参数量下降为原来的1/Dk^2(Dk为卷积核kernel size,一般为3,所以计算量约为1/9)深度卷积的激活函数是Relu6下采样是通过3x3的深度卷积stride=2MobileNetV2Linear Bottelneck最后的Relu6换成了LinearInverted Residual 深度学习...
记者4月24日从重庆市通信管理局获悉，在5.5G时代即将到来之际，我市将围绕5G-A的关键技术进行布局，通过基站软件升级方式推动5G轻量化（RedCap）全网开通，逐步实现全市5G轻量化网络的规模覆盖。据悉，5G轻量化技术是5G实现人、机、物互联的重要基础，5G-A的关键技术之一，将在构建物联网新型基础设施、赋能传统...
MobileNet就是由Google提出的一款轻量级深度神经网络,分为V1和V2两个版本,mobileNetV1是由google在2017年发布的一个轻量级深度神经网络,其主要特点是采用深度可分离卷积替换了普通卷积,2018年提出的mobileNetV2在V1的基础上引入了线性瓶颈 (Linear Bottleneck)和倒残差 (Inverted Residual)来提高网络的表征能力。这一篇...
轻量化网络——MobileNet 原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/402766063 作为轻量化网络的经典网络,MobileNet自诞生就被广泛应用于工业界。笔者也经常在结构设计中使用MobileNet的诸多设计思想。本文参考众多大神文章,较详细介绍MobileNet系列的设计及改进思想,力求温故知新,举一反三。
1. 轻量化网络的定义 轻量化网络是指在尽量保持模型精度的前提下,通过减少模型参数量和计算量,降低模型复杂度,提高模型在移动端和嵌入式设备上的部署和运行效率的网络。 2. 轻量化网络的研究现状 近年来,轻量化网络的研究取得了显著的进展,主要包括以下几个方面: (1)网络结构设计:通过设计轻量级的网络结构,降低...
深度学习轻量化网络 # 深度学习轻量化网络科普文章随着深度学习的快速发展,模型的复杂性和参数数量也在不断增加。在一些特定场景下,如移动设备和边缘计算,资源受限,运行高复杂度的网络变得不可行。因此,深度学习轻量化网络应运而生,它们在保证性能的同时,显著减少了模型的大小和计算成本。## 深度学习轻量化的技术...
从省通信管理局获悉，该局持续推进全省5G轻量化（RedCap）网络升级开通。截至目前，已实现全省各设区市、雄安新区县域及以上地区5G RedCap连续覆盖，提前实现全年建设目标。5G RedCap技术是指在保留5G核心功能的基础上，针对某些应用场景进行功能裁剪和优化的一种技术。如减少天线数量、降低收发带宽、去除不必要的复杂...
近日，工业和信息化部对《2024年5G轻量化推进计划》进行了深入解读，旨在强调其对于推动5G技术创新、维护标准统一性、打造稳健网络平台以及提高组件与终端设备协同效率等方面所具有的重要价值。解析主要围绕以下六个方面展开：明确标准制订、调整网络架构、保持芯片模块规格一致、开发多元终端产品、扩大应用范围以及强化安全...