按照压缩过程中,对网络结构的破坏程度,将模型压缩技术分为“前端压缩”与“后端压缩”。 1 后端压缩(对原网络结构造成了极大程度的改造) 低秩近似:卷积操作是由矩阵相乘完成的,但通常情况下,权重矩阵往往稠密且巨大,带来计算和存储上的巨大开销。若能将稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似地重构出来,便能有效降低存储和...
过拟合是卷积神经网络优化中另一个比较常见的问题。为了避免这个问题,我们可以采用正则化技术来对网络进行优化。其中比较常用的正则化方法有L1/L2正则化和dropout正则化。通过对损失函数的惩罚项进行优化,正则化技术可以有效地避免过拟合,提高模型的泛化能力。 三、优化器的选择 在深度学习中,优化器的选择也是非常关键的...
本发明实施例公开了一种卷积神经网络模型优化方法,装置,计算机设备及存储介质.其中,所述方法属于人工智能技术,所述方法包括:将卷积神经网络模型的输入层输出的初始特征矩阵划分为多个子初始特征矩阵;将各子初始特征矩阵逐一输入到卷积神经网络模型的卷积层中以获得各子初始特征矩阵的子特征提取矩阵;将各子初始特征矩阵的...
专利摘要显示,本发明公开一种模型优化部署方法、系统、设备及存储介质,其中模型优化部署方法,包括:对卷积神经网络进行模型优化,获取适配脉冲神经网络的卷积神经网络;对优化后的卷积神经网络的参数进行编译,获取在脉冲神经网络芯片上可运行的参数配置文件;加载参数配置文件以对输入的待处理数据进行推理计算处理,获取数据处理结...
本发明公开了一种针对卷积层的神经网络结构化剪枝压缩优化方法,包括:(1)各卷积层稀疏值分配:(1.1)训练原始模型得到各可剪枝卷积层的权值参数,并计算得到各卷积层重要性分数;(1.2)按照重要性分数从小到大的顺序,并参照最大最小值进行平均刻度分段,依次对各... 梅魁志,张良,张增,... 被引量: 0发表: 2019年 ...
前馈神经网络和卷积神经网络的模型学习均是通过误差后向传播来优化模型参数,因此是一种监督学习方法。A.正确B.错误
【耗时5年!修改数521次!】李宏毅深度学习教程整理与优化! 这份耗时5年!修改521次的李宏毅深度学习教程整理与优化,包含了李宏毅老师课程的精华内容和拓展内容;内容涉及:机器学习基础、实践方法论、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、 - 读论文的Rocky学长于20
本书共三篇,第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络,从基础骨干网络、轻量级CNN、模型架构搜索3个方向展开,介绍计算机视觉方向的30余个里程碑算法;第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的重要突破,包括基础序列模型和模型预训练;第三篇主要介绍深度学习在模型优化上的方法,包括模型优化。
首先详细介绍了机器学习基础和深度学习基础,为读者打下了坚实的理论基础。随后,深入剖析了卷积神经网络(CNN)及其经典热门网络结构,如R-CNN系列、YOLO系列、SSD系列等,这些网络在目标检测领域展现出了卓越的性能。书中不仅讲解了目标检 - 热心市民就是我于20240712发
这是GMNN(Graph Markov Neural Networks) 模型的实现。 GMNN集成了 统计关系学习方法 (例如关系Markov网络和Markov逻辑网络)和 图神经网络 (例如图卷积网络和图注意力网络),用于半监督对象分类。 GMNN使用条件随机场来定义以对象特征为条件的所有对象标签的联合分