• Zhang
  • 🇬🇧 EN
  • Weekly
  • About
  • Categories
Be yourself and don't go with the flow.

模型压缩-轻量化网络总结

【2023-03-20】轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下,从模型体积和速度两方面对网络进行轻量化改造。

模型压缩-知识蒸馏详解

【2023-03-15】模型知识蒸馏原理概述。

基于 pytorch 实现模型剪枝

【2023-03-12】所谓模型剪枝,其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差(weigths/bias)的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”,这是一个目前依然在研究的领域。

模型压缩-剪枝算法详解

【2023-03-09】模型剪枝是一种应用非常广的模型压缩方法,其可以直接减少模型中的参数量。本文会对模型剪枝的定义、发展历程、分类以及算法原理进行详细的介绍。

模型压缩-神经网络量化基础

【2023-03-05】总结线性量化优点、原理、方法和实战基础。

深度学习模型压缩方法概述

【2023-03-01】工业界主流的模型压缩方法有:知识蒸馏(Knowledge Distillation,KD)轻量化模型架构(也叫紧凑的模型设计)、剪枝(Pruning)、量化(Quantization)。

ssh 连接远程服务器方式总结

【2023-02-28】SSH(安全外壳协议 Secure Shell Protocol,简称SSH)是一种加密的网络传输协议,用于在网络中实现客户端和服务端的连接,典型的如我们在本地电脑通过 SSH连接远程服务器,从而做开发,Windows、macOS、Linux都有自带的 SSH 客户端,但是在Windows上使用 SSH 客户端的体验并不是很好,所以我们一般使用 Xshell 来代替。

经典 backbone 网络总结

【2023-02-02】vgg、resnet、resnetv2、densenet、cspnet、vovnet 网络结构总结。

反向传播与梯度下降详解

【2023-01-29】所谓模型训练,其实就是通过如 SGD 优化算法指导模型参数更新的过程。

随机梯度下降法的数学基础

【2023-01-21】本文从导数开始讲起,讲述了导数、偏导数、方向导数和梯度的定义、意义和数学公式,有助于初学者后续更深入理解随机梯度下降算法的公式。大部分内容来自维基百科和博客文章内容的总结,并加以个人理解。
  • <
  • 1
  • …
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • >
github Twitter RSS github 2015~2025