深度学习压缩-阿里云

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）

人工智能领域：面试常见问题 1.深度学习基础为什么归一化能够提高求解最优解的速度？为什么要归一化？归一化与标准化有什么联系和区别？归一化有哪些类型？Min-max归一化一般在什么情况下使用？Z-score归一化在什么情况下使用？学习率过大或过小对网络会有什么影响？batch size...

深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT

深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT 1.模型压缩概述 1.2模型压缩原有理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大，相应的对现实问题的表达能力越强，但相应的代价是，训练成本和模型大小的增加。同...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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深度学习框架TensorFlow入门

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深度学习与自动驾驶

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《端上智能-深度学习模型压缩与加速》电子版地址

《端上智能-深度学习模型压缩与加速》端上智能-深度学习模型压缩与加速电子版下载地址： https://developer.aliyun.com/ebook/661 电子书： </div>

深度学习模型压缩方法的特点总结和对比

了解用于深入学习的不同模型压缩技术的需求和特点不管你是计算机视觉新手还是专家，你可能听说过 AlexNet 于2012年赢得了ImageNet挑战赛。这是计算机视觉发展史上的转折点，因为它表明，深度学习模型能够以前所未有的精度完成非常困难的任务。但是你是否知道 AlexNet有6.2千万训练参数？另...

模型压缩|深度学习（李宏毅）（十三）

李宏毅老师深度学习系列2020一、概述需要做模型压缩的原因在于我们有将模型部署在资源受限的设备上的需求，比如很多移动设备，在这些设备上有受限的存储空间和受限的计算能力。本文主要介绍五种模型压缩的方法：①网络剪枝（Network Pruning）②知识蒸馏（Knowledge Distillation...

端上智能——深度学习模型压缩与加速

摘要：随着深度学习网络规模的增大，计算复杂度随之增高，严重限制了其在手机等智能设备上的应用。如何使用深度学习来对模型进行压缩和加速，并且保持几乎一样的精度？本文将为大家详细介绍两种模型压缩算法，并展示了阿里巴巴模型压缩平台和前向推理工具。数十款阿里云产品限时折扣中，赶紧点击这里，领劵开始云上实践吧...

AQN:一种通过交替量化对深度学习模型压缩以及加速推理的方法

技术背景深度学习最近在object recognition， speech recognition, machine translation, games, image generation等各个领域突飞猛进，都取得了state of the art的效果。越来越多的学术界以及工业界的研究人员将...

我们压缩了一批深度学习进阶“传送门”给小白

阅读这篇文章的必要性：无论是作为行业内的从业者还是一个组织，在开始深度学习应用之前，都需要掌握两件事： 1. 知其然：掌握一个基础概念，知道深度学习的最新发展可以实现什么。 2. 知其所以然：训练一个新模型或在生产环境下运行一个已有模型的技术能力得益于开源社区的优势，我们获得“知其所以然”能力的...

11月2日云栖精选夜读：BNN - 基于low-bits量化压缩的跨平台深度学习框架

本文介绍阿里IDST部门研发、基于low-bits量化压缩的跨平台深度学习框架BNN。BNN可以在算法精度几乎无损的前提下，将模型大小压缩40-100倍，同时获得2-3倍的加速效果。热点热议 BNN - 基于low-bits量化压缩的跨平台深度学习框架作者：learningmou f...

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更新时间 2023-06-16 18:34:23

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