【V直播干货】北大王云鹤解读神经网络压缩算法,百度奖学金经验...
2018年2月13日 - 网易
答:模型压缩有很多分支,基于稀疏表示的,量化,矩阵分解,学习小网络(teacher-studentlearningparadigm参考FitNet和Hition的KD),学习featuremap等。这些算法都有不同的优势和缺点,所以还有很多可以做的空间。问:你的算法,有在CPU上跑过运行时间吗?和caffe带MKL库比,对比如何?答:有的,实际加速比是要略低于...
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答:模型压缩有很多分支,基于稀疏表示的,量化,矩阵分解,学习小网络(teacher-studentlearningparadigm参考FitNet和Hition的KD),学习featuremap等。这些算法都有不同的优势和缺点,所以还有很多可以做的空间。问:你的算法,有在CPU上跑过运行时间吗?和caffe带MKL库比,对比如何?答:有的,实际加速比是要略低于...