# 深度学习轻量化模型:提高效率与效果 随着深度学习技术的快速发展,模型的复杂性与应用场景的广泛性使得很多应用需求轻量化的深度学习模型。轻量化模型不仅能够提高推理速度,降低内存占用,而且对于移动设备和边缘计算设备尤为重要。 ## 什么是轻量化模型 轻量化模型是指在保证模型性能的前提下,通过各种技术手段减少模...
深度学习模型轻量化流程 机器学习中的算法涉及诸多的优化问题,典型的就是利用梯度下降法(gradient descent)求使损失函数 J(theta) 下降的模型参数 theta 。在深度学习,尤其是深度神经网络的训练和预测中,大的模型往往要花上数天甚至是数月的训练时间,因此虽然模型的优化费事费力,仍然是一个高回报的步骤, 因为好的...
上一篇文章中,我们介绍了 MobileViT 和 EdgeNeXt,本期我们将继续回顾轻量级模型的最新工作:EfficientFormer 和 TinyViT。这两个工作分别从模型设计原则和模型训练技巧两个方面,对轻量化基础模型展开了详细的探索。EfficientFormer:轻量级模型设计的经验指南在实际应用中,一个可部署模型的实...