两派 1. 新的卷机计算方法 这种是直接提出新的卷机计算方式,从而减少参数,达到压缩模型的效果,例如SqueezedNet,mobileNet SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 修改网络结构,类似于mobileNet MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appli

本文由云+社区发表 导语:卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一. 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域.CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识

对抗性鲁棒性与模型压缩:ICCV2019论文解析 Adversarial Robustness vs. Model Compression, or Both? 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Ye_Adversarial_Robustness_vs._Model_Compression_or_Both_ICCV_2019_paper.pdf Code is available at https://githu

iOS 图片压缩方法 两种图片压缩方法 两种压缩图片的方法:压缩图片质量(Quality),压缩图片尺寸(Size). 压缩图片质量 NSData *data = UIImageJPEGRepresentation(image, compression); UIImage *resultImage = [UIImage imageWithData:data]; 通过 UIImage 和 NSData 的相互转化,减小 JPEG 图片的质量来压缩图片.UIImageJPEGRepresentati

论文名称:MetaPruning: Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning 论文地址:https://arxiv.org/abs/1903.10258 开源代码:https://github.com/megvii-model/MetaPruning 目录 导语 简介 方法 PruningNet Training Pruned-Network Search 实验 Comparisons with state-of-the

三种模型实例化 原则上:每个数据表应对应一个模型类(Home/Model/GoodsModel.class.php --> 表tp_goods) 1.直接实例化 和实例化其他类库一样实例化模型类,通过路径进行实例化 $User = new \Home\Model\UserModel(); $Info = new \Admin\Model\InfoModel(); // 带参数实例化 $New = new \Home\Model\NewModel('blog','think_',$connecti

1.使用场景 假设我们有训练好的模型A,B,C,我们希望使用A,B,C中的部分或者全部变量,合成为一个模型D,用于初始化或其他目的,就需要融合多个模型的方法 2.如何实现 我们可以先声明模型D,再创建多个Saver实例,分别从模型A,B,C的保存文件(checkpoint文件)中读取所需的变量值,来达成这一目的,下面是示例代码: 首先创建一个只包含w1,w2两个变量的模型,初始化后保存: def train_model1(): w1 = tf.get_variable("w1", sh

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学

模型压缩 为了将tensorflow深度学习模型部署到移动/嵌入式设备上,我们应该致力于减少模型的内存占用,缩短推断时间,减少耗电.有几种方法可以实现这些要求,如量化.权重剪枝或将大模型提炼成小模型. 在这个项目中,我使用了 TensorFlow 中的量化工具来进行模型压缩.目前我只使用权重量化来减小模型大小,因为根据 Mac 上的测试结果,完整 8 位转换没有提供额外的好处,比如缩短推断时间.(由于 requant_range 中的错误,无法在 Pixel 上运行完整的 8 位模型).由于 8

卷积网络的压缩方法 一,低秩近似 二,剪枝与稀疏约束 三,参数量化 四,二值化网络 五,知识蒸馏 六,浅层网络 我们知道,在一定程度上,网络越深,参数越多,模型越复杂,其最终效果越好.神经网络的压缩算法是,旨在将一个庞大而复杂的预训练模型(pre-trained model)转化为一个精简的小模型. 按照压缩过程对网络结构的破坏程度,我们将模型压缩技术分为"前端压缩"和"后端压缩"两部分. 前端压缩,是指在不改变原网络结构的压缩技术,主要包括知识蒸馏.轻量级网络(紧

数十年前,计算机科学家兼网络作家Andrew S. Tanenbaum讽刺标准过多难以选择,当然现在也是如此,比如软件定义网络模型的数量也很多.但是在考虑部署软件定义网络(SDN)或者试点之前,首先需要选择要支持哪一种SDN模型.选择错误就会浪费时间和成本,甚至可能将基于SDN的产品置于不利之地.在这里云端卫士将会与大家探讨三种主要的SDN模型,阐述基本目标.机制以及每一种的缺陷. SDN解析:网络虚拟化模型 市场上最简单的SDN模型就是网络虚拟化模型,因初创公司Nicira流行,该公司2012

一.开篇 在学习javascript之初,就在网上看过不少介绍javascript事件的文章,毕竟是js基础中的基础,文章零零散散有不少,但遗憾的是没有看到比较全面的系列文章.犹记得去年这个时候,参加百度的实习生面试,被问到事件模型,当时被问的一头雾水,平时敲onclick敲的挺爽,却没有关注到事件模型的整体概念.这个周末难得清闲,决定就javascript中的事件模型写个系列,算是对知识点的一个总结,也是对自己的一个交代. 初步计划分为以下几个部分: ①   javascript事件的基本概念

周三,9:00,我刚刚坐到位置,打开电脑准备开始干活.“小三,小三,叫一下其它同事,到会议室,开会”老大跑过来吼,带着淫笑.还不等大家坐稳,老大就开讲了,“告诉大家一个好消息,昨天终于把牛叉模型公司的口子打开了,要我们做悍马模型,虽然是第一个车辆模型,但是我们有能力,有信心做好,我们一定要…(中间省略 20 分钟的讲话,如果你听过领导人的讲话,这个你应该能够续上)”动员工作做完了,那就开始压任务了,“这次时间是非常紧张的,只有一个星期的时间,小三,你负责在一个星期的时间把这批 10 万车模(注:

客户端:创建套接字,连接服务器,然后不停的发送和接收数据. 比较容易想到的一种服务器模型就是采用一个主线程,负责监听客户端的连接请求,当接收到某个客户端的连接请求后,创建一个专门用于和该客户端通信的套接字和一个辅助线程.以后该客户端和服务器的交互都在这个辅助线程内完成.这种方法比较直观,程序非常简单而且可移植性好,但是不能利用平台相关的特性.例如,如果连接数增多的时候(成千上万的连接),那么线程数成倍增长,操作系统忙于频繁的线程间切换,而且大部分线程在其生命周期内都是处于非活动状态的,这大大浪费

[代码] Java中的五种单例模式实现方法   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 package

为了区分IO的五种模型,下面先来看看同步与异步.阻塞与非阻塞的概念差别. 同步:所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回.按照这个定义,其实绝大多数函数都是同步调用(例如sin, isdigit等).但是一般而言,我们在说同步.异步的时候,特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务.最常见的例子就是 SendMessage.该函数发送一个消息给某个窗口,在对方处理完消息之前,这个函数不返回.当对方处理完毕以后,该函数才把消息处理函数所返回的 LRESULT值

我们刚接到一个项目时,一开始并不是如何设计模型,而是去先跑一个现有的模型,看在项目需求在现有模型下面效果怎么样.当现有模型效果不错需要深入挖掘时,仅仅时跑现有模型是不够的,比如,如果你要在嵌入式里面去实现,目前大多数模型大小和计算量都不满足,这就产生了模型压缩和剪枝. 模型压缩常做的是将模型从float变为int8,这不仅带来了模型参数空间上的减少,同时,是的很多较小的参数直接变为0,是的模型压缩可以变得比较小(一般是缩小到原来的20),但是这种方式下,压缩后的模型不一定能work,还得调整.

若想深层地理解GloVe和本文,最好了解SVD, word2vec(skip-gram为主)的相关知识.若仅寻求一种新的word embedding方法,可以不必了解以上前置知识. 一言以蔽之,GloVe的思想就是借鉴word2vec的pair-wise的方法以及其他一些trick来进行传统矩阵分解运算进而得到word vectors. GloVe(Global Vectors for Word Representation)是斯坦福大学发表的一种word embedding 方法,GloVe:

Zhuang Liu主页:https://liuzhuang13.github.io/ Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming: https://arxiv.org/pdf/1708.06519.pdf 后续出了:Rethinking the Value of Network Pruning (Pytorch) (ICLR 2019),https://github.com/Eric-mingjie/re

在数据分析中经常会对不同的模型做判断 一.混淆矩阵法 作用:一种比较简单的模型验证方法,可算出不同模型的预测精度 将模型的预测值与实际值组合成一个矩阵,正例一般是我们要预测的目标.真正例就是预测为正例且实际也是正例(预测正确):假反例是实际是正例但模型错误预测成反例(即预测错误):假正例是预测是模型预测是正例,但实际是反例:真反例是预测是反例,实际也是反例. 查准率=真正例/假正例+真正例(真正率占我们预测是正例的比例) 查全率=真正例/真正例+假反例(真正率占我们实际是正例的比例) 混淆矩阵运

本文介绍了集成学习的各种概念,并给出了一些必要的关键信息,以便读者能很好地理解和使用相关方法,并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案. 本文将讨论一些众所周知的概念,如自助法.自助聚合(bagging).随机森林.提升法(boosting).堆叠法(stacking)以及许多其它的基础集成学习模型. 为了使所有这些方法之间的联系尽可能清晰,我们将尝试在一个更广阔和逻辑性更强的框架中呈现它们,希望这样会便于读者理解和记忆. 何为集成方法? 集成学习是一种机器学习范式.在集成学习中,我们会训练多