一些研究提出了模型的压缩方法,比如剪枝、量化、知识蒸馏等;还有一些则着重于高效的网络结构设计,比如MobileNet,ShuffleNet等。 这个工作从减少冗余特征图的角度出发,提出了一种全新的神经网络基本单元Ghost模块,从而搭建出轻量级神经网络架构GhostNet。 在一个well-trained的深度神经网络中,通常会包含丰富甚至冗余的特征图,...
Ghost Module/GhostNet:一种模型压缩的轻量级模块/网络(论文阅读)(1),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Ghost Module/GhostNet:一种模型压缩的轻量级模块/网络(论文阅读)(2),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
forname, paraminmodel.named_parameters(): print(name,param.size(),param[:2]) 自动求导 训练神经网络的时候,最常用的是反向传播,模型参数根据loss functoin的梯度进行调整。 为了求梯度,也就是求导,我们使用torch.autograd。 考虑就一个layer的网络,输入x,参数w和b,以及一个loss function,也就是 importtorch...