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#网络剪枝
高效深度学习:一个缩小、加速和优化深度学习模型的综述
2 个月前
本文全面综述了高效深度学习领域的研究进展,包括网络压缩、知识蒸馏、量化等技术,旨在缩小模型规模、提升推理速度、优化性能。
神经网络压缩
模型加速
网络剪枝
权重量化
知识蒸馏
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
Efficient-Deep-Learning
此项目汇总了深度神经网络压缩和加速的多种方法,涵盖神经架构设计、剪枝、量化、矩阵分解和知识蒸馏等技术。重点介绍了剪枝(含彩票假设)、知识蒸馏和量化等领域的研究进展,并提供了大量相关论文摘要。项目还收录了初始化剪枝和高效视觉Transformer等相关资源,为该领域的研究和开发提供了全面参考。
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