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...
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...
25. DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Network) - 深度卷积生成对抗网络:一种基于卷积神经网络的GAN。 [学习点击地址](人工智能(pytorch)搭建模型11-pytorch搭建DCGAN模型,一种生成对抗网络GAN的变体实际应用_微学AI的博客-CSDN博客) 26. WGAN (Wasserstein Generative Adversarial Network) - 瓦asserste...
突破梯度消失与模型退化:凭借残差块与跳跃连接的引入,ResNet成功解决了深度网络的训练难题,有效避免了梯度消失与模型退化现象。 构建深层网络结构:由于克服了梯度消失与模型退化问题,ResNet得以构建更深层的网络结构,显著提升了模型的性能。 多任务卓越表现:得益于其强大的特征学习和表示能力,ResNet在图像分类、目标检测等...
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...
1.2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,但是巨大的网络参数很难直接应用到工业界的产品中,一般会对模型进行剪枝,模型剪枝分为结构化剪枝和非结构化剪枝,非结构化剪枝一般很难实现底层加速,而模型剪枝也逐渐被网络结构搜索取代。 1.3知识蒸馏 ...
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...