神经网络加速与模型压缩

介绍一下最近看的一种通用卷积核用于模型压缩的方法,刚刚查了一下,原作者的博客在https://zhuanlan.zhihu.com/p/82710870 有介绍,论文传送门 https://papers.nips.cc/paper/7433-learning-versatile-filters-for-efficient-convolutional-neural-networks.pdf , github开源地址 https://github.com/huawei-noah/Versatile-

一.背景 深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度.但,复杂模型的同时,带来了高额的存储空间.计算资源消耗,使其很难落实到各个硬件平台. 为了解决这些问题,压缩模型以最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗. 二.理论基础 必要性:目前主流的网络,如VGG16,参数量1亿3千多万,占用500多MB空间,需要进行300多亿次浮点运算才能完成一次图像识别任务. 可行性:在深度卷积网络中,存在着大量冗余地节点,仅仅只有少部分(5-10%)权值参与着主要的计算,也就是说,仅仅训练小部分的

总结的很好的一篇博客:https://blog.csdn.net/App_12062011/article/details/81665140 定点化: 百度搜"模型压缩定点化" https://blog.csdn.net/u011961856/article/details/76736103 http://fjdu.github.io/machine/learning/2016/07/07/quantize-neural-networks-with-tensorflow.html ht

模型压缩之蒸馏算法小结 原始文档:https://www.yuque.com/lart/gw5mta/scisva Google Slide: https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vSsa5X_zfuJUPgxUL7vu8MHbkj3JnUzIlKbf-eXkYivhwiFZRVx_NqhSxBbYDu-1c2D7ucBX_Rlf9kD/pub?start=false&loop=false&delayms=3000 2019年09

前段时间一直在关注 CNN 的实现,查看了 caffe 的代码以及 convnet2 的代码.目前对单机多卡的内容比较感兴趣,因此特别关注 convnet2 关于 multi-GPU 的支持. 其中 cuda-convnet2 的项目地址发布在:Google Code:cuda-convnet2 关于 multi-GPU 的一篇比较重要的论文就是:One weird trick for parallelizing convolutional neural networks 本文也将针对这篇文章给

上周看到韩松毕业论文,扯出神经网络加速器EIE,刚好这周调研了一下neuFlow,扯出09年的一篇做卷积加速的文章,大牛Lecun Yan的学生做的,一晃眼,快十年了.也记录之. 这一套还没研究透,又被换了方向,只好抽出一个晚饭时间,把看懂的记下来,不懂的暂时不研究了,如果以后再被拎回来搞这个方向再看吧. 1. neuFlow的整体思想: CNP是09年的一个卷积加速器,newFlow是12年的一个神经计算芯片,并加上了luaFlow编译器做成了一个嵌入式系统,可以实现人脸识别.场景分割等等.

论文地址 channel pruning是指给定一个CNN模型,去掉卷积层的某几个输入channel以及相应的卷积核, 并最小化裁剪channel后与原始输出的误差. 可以分两步来解决: channel selection 利用LASSO回归裁剪掉多余的channel,求出每个channel的权重,如果为0即是被裁减. feature map reconstruction 利用剩下的channel重建输出,直接使用最小平方误差来拟合原始卷积层的输出,求出新的卷积核W. 二.优化目标 2.1 定义

http://www.sohu.com/a/134347664_642762 Lenet,1986年 https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt 介绍: 结构:由两个卷积层,两个池化层,以及两个全连接层组成. 卷积都是5*5的模板,stride=1,池化都是MAX. 特点: 应用: Alexnet,2012年 https://github.com/BVLC/caffe/blo

深度学习的五个挑战和其解决方案 编者按:日前,微软亚洲研究院主管研究员秦涛博士受邀作客钛媒体,分享他对深度学习挑战和解决方案的思考 ,本文为秦涛博士在此次分享的实录整理. 大家好,我是微软亚洲研究院的秦涛,今天我将分享我们组对深度学习这个领域的一些思考,以及我们最近的一些研究工作.欢迎大家一起交流讨论. 先介绍一下我所在的机器学习组.微软亚洲研究院机器学习组研究的重点是机器学习,包含机器学习的各个主要方向,从底层的深度学习分布式机器学习平台(AI的Infrastructure)到中层的深度学习.