现有的深度模型压缩方法，主要分为四类：
参数修剪和共享方法是针对模型参数的冗余性，试图去除冗余和不重要的项。
低秩因子分解方法是使用矩阵/张量分解来估计深度学习模型的信息参数。
转移/紧凑卷积滤波器方法是设计特殊的结构卷积滤波器来降低存储和计算复杂度。
知识蒸馏方法是通过学习一个蒸馏模型，训练一个更紧凑的神经网络来重现一个更大的网络的输出。
现有的深度模型压缩方法，主要分为四类： 参数修剪和共享（parameter pruning and sharing...
引言 量化模型是一种模型加速方法的总称，其中包括：二值化网络、三值化网络和深度压缩等。 二值化网络 在构建模型时使...
目前深度学习模型压缩方法主要分为更精细化模型设计、模型裁剪、核的稀疏化、量化、低秩分解、迁移学习等方法，而这些方法...
【嵌牛导读】：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...
深度学习模型压缩和加速主要有以下几个方向：更小更快的网络结构设计、模型裁剪以及核稀疏化、量化、Low-rank分解...
由于我们的深度学习模型都部署在移动端，所以本篇就来总结一下深度学习模型压缩的方法。相对于服务器，移动端的存储空间、...
Motivation 深度学习模型为什么要量化模型量化是深度学习Inference加速的关键技术之一， 一般训练之...
综合现有的深度模型压缩方法，它们主要分为四类： 参数修剪和共享（parameter pruning and sha...
深度学习keras框架中的Embedding是一种用在在深度学习模型中把原始文本中的单词与向量相关联常用方法，在介...
OpenVINO 加速 深度学习&传统视觉 深度学习打包了30多个预训练模型 传统视觉打包了优化过的OpenCV、...
本文标题：常用的深度学习模型压缩和加速方法
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