深度学习网络(Deep Learning Network),也被称为深度神经网络(Deep Neural Network),是一种由多个神经网络层级(也称为隐藏层)组成的人工神经网络结构。这些隐藏层通过非线性变换将输入数据映射到输出结果,从而实现模型的学习和预测。 与传统的浅层神经网络(只有一个或少数几个隐藏层)相比,深度学习网络具有更多的隐藏层...
设计紧凑的网络结构可以实现模型的优化,比如提出的MobileNet系列网络,其中简洁的Depth-Wise Convolution和Point-Wise Convolution。但是目前手工设计的神经网络已逐渐被AutoML和网络结构搜索取代,通过网络结构搜索可以得到高精度而结构又紧凑的网络。 1.2 模型剪枝 使用手工设计的网络结构一般可以获得较高的精度,但是巨大的网络...
知识蒸馏将原先大模型作为Teacher模型,而设计的小模型Student模型,通过soft-target引导Student模型训练,实现Teacher模型的知识迁移。 1.4稀疏 稀疏主要是通过对网络权重或者特征进行稀疏,可以通过正则化训练的方式实现稀疏化,而网络权重稀疏后一般通过与模型剪枝的方式结合,对不活跃的权重进行裁剪,以压缩网络结构。 1.5模型量...
知识蒸馏将原先大模型作为Teacher模型,而设计的小模型Student模型,通过soft-target引导Student模型训练,实现Teacher模型的知识迁移。 1.4稀疏 稀疏主要是通过对网络权重或者特征进行稀疏,可以通过正则化训练的方式实现稀疏化,而网络权重稀疏后一般通过与模型剪枝的方式结合,对不活跃的权重进行裁剪,以压缩网络结构。 1.5模型量...
1、深度神经网络(DNN) 背景:深度神经网络(DNN)也叫多层感知机,是最普遍的深度学习算法,发明之初由于算力瓶颈而饱受质疑,直到近些年算力、数据的爆发才迎来突破。 模型原理:深度神经网络(DNN)是一种构建于多层隐藏层之上的神经网络。每一层都扮演着信息的传递者和加工者的角色,通过非线性激活函数将输入数据转换为更具...
LeNet是由Yann LeCun等人于1998年提出的卷积神经网络(CNN)模型,它被视为深度学习的奠基之作。LeNet的主要应用场景是手写数字识别任务,通过卷积层、池化层和全连接层的结构,成功地利用卷积操作提取图像中的特征。LeNet的出现极大地推动了深度学习的发展,为后来的卷积网络设计提供了重要的启示。 二、AlexNet:ImageNet...
1.1设计高效的网络结构 设计紧凑的网络结构可以实现模型的优化，比如提出的MobileNet系列网络，其中简洁的...
稀疏主要是通过对网络权重或者特征进行稀疏,可以通过正则化训练的方式实现稀疏化,而网络权重稀疏后一般通过与模型剪枝的方式结合,对不活跃的权重进行裁剪,以压缩网络结构。 1.5模型量化 模型量化是目前工业界最有效的模型优化方法之一,如FP32-->INT8可以实现4倍的参数压缩,在压缩内存的同时可以实现更快速的计算,进行极...
稀疏主要是通过对网络权重或者特征进行稀疏,可以通过正则化训练的方式实现稀疏化,而网络权重稀疏后一般通过与模型剪枝的方式结合,对不活跃的权重进行裁剪,以压缩网络结构。 1.5模型量化 模型量化是目前工业界最有效的模型优化方法之一,如FP32-->INT8可以实现4倍的参数压缩,在压缩内存的同时可以实现更快速的计算,进行极...
深度学习模型——CNN | 卷积神经网络 CNN,即一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。怎么理解CNN的全流程?这篇文章里,作者对CNN的模型结构和每一层的具体步骤等内容做了详细解读,一起来看。 一、定义 Convolutional Neural Networks /ˌkɒnvəˈluːʃən(ə)l/ /ˈnjʊər...