课程介绍
作为一个AI芯片轻量化网络结构设计的学习者,我深深体会到了网络结构剪枝、识蒸馏优化和低秩分解优化在实际应用中的重要性。以下是我个人的一些心得体会:网络结构剪枝是一种有效的减少模型复杂度和计算量的方法。通过对神经网络中冗余参数的剪枝,可以大幅减少模型的大小和计算复杂度,从而提高模型的训练和推理速度。同时,剪枝还可以使模型更加稀疏,从而提高模型的通用性和泛化能力。
课程目录
- uint8量化一个网络-1.mp4
- uint8量化一个网络-2.mp4
- 网络量化-1.mp4
- 网络量化-2.mp4
- 网络量化-3.mp4
- 网络量化-4.mp4
- 网络量化-5.mp4
- 了解openppll架构-1.mp4
- 了解openppll架构-2.mp4
- 就业分析+岗位推荐-1.mp4
- 就业分析+岗位推荐-2.mp4
- 神经网络编译器简介-1.mp4
- 神经网络编译器简介-2.mp4
- 神经网络编译器简介-3.mp4
- 神经网络编译器简介-4.mp4
- 神经网络编译器简介-5.mp4
- Lecture1 轻量化网络结构设计-1.mp4
- Lecture1 轻量化网络结构设计-2.mp4
- Lecture1 轻量化网络结构设计-3.mp4
- Lecture1 轻量化网络结构设计-4.mp4
- Lecture1 轻量化网络结构设计-5.mp4
- Lecture1 轻量化网络结构设计-6.mp4
- Review1 实例分割相关的轻量网络并评估性能-1.mp4
- Review1 实例分割相关的轻量网络并评估性能-2.mp4
- 使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝-1.mp4
- 使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝-2.mp4
- 网络剪枝-1.mp4
- 网络剪枝-2.mp4
- 网络剪枝-3.mp4
- 网络剪枝-4.mp4
- 网络剪枝-5.mp4
- 使用知识蒸馏完成检测网络的压缩-1.mp4
- 使用知识蒸馏完成检测网络的压缩-2.mp4
- 知识蒸馏优化、低秩分解优化-1.mp4
- 知识蒸馏优化、低秩分解优化-2.mp4
- 知识蒸馏优化、低秩分解优化-3.mp4
- 知识蒸馏优化、低秩分解优化-4.mp4
- 知识蒸馏优化、低秩分解优化-5.mp4
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