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图1.2：论文主题贡献：正则化训练、模型压缩、加速推理第二章背景本章首先对深度学习以及它的工作原理和应用进行了研究；然后对我们实验中所用的神经网络架构、数据集、在数据集上训练架构的框架进行介绍。
在本文中，机器之心将介绍快手在NeurIPS2019的四篇研究成果，并重点探讨他们在模型压缩方面的努力。下面是本文的目录，我们将以如下结构介绍这四项研究成果：快手在NeurIPS2019在快手做研究研究框架用什么？论文代码要开源？模型压缩在快手
近期必读ICLR2021【模型压缩】&【预训练】相关论文】本期的关注焦点是【模型压缩】&【预训练】的7篇论文。点击文末“阅读原文”，获取正在接受盲审的论文列表。
三、本期论文概览本期10minspaper主要介绍了七篇模型压缩与高效深度学习方向论文的讲解：1.ModelCompressionandEfficientDeepLearning（介绍了模型压缩方向的4篇论文，分别是Pruning和DeepCompression，以及两个硬件加速器EIE、ESE）2.
文章来源：企鹅号-AI科技评论本文推荐几篇近期必读的ICLR2021模型压缩&预训练相关的7篇论文。1模型压缩1、《Task-AgnosticandAdaptive-SizeBERTCompression》本文的目标是通过压缩可以得到模型对不同大小和延迟的限制下的小模型；另外压缩...
MIT韩松团队和GoogleCloud的研究人员提出AutoML模型压缩技术，利用强化学习将压缩流程自动化，完全无需人工，而且速度更快，性能更高。模型压缩是在计算资源有限、能耗预算紧张的移动设备上有效部署神经网络模型…
模型压缩+编译器优化，使AI算法在移动端性能超越专用硬件.近年来，机器学习(MachineLearning)领域的研究和发展可谓是与日俱新，各式各样与机器学习相关的研究成果与应用层出不穷（如图像识别，自动驾驶，语音识别等），机器学习能够处理的任务也愈发的...
本文是一篇关于神经网络压缩领域的论文解读，通过对ICCV2019中的三篇论文进行分析，读者可以了解目前的发展趋势。.神经网络压缩方向是目前深度学习研究的一个热门的方向，其主要的研究方向是压缩，蒸馏，网络架构搜索，量化等。.在ICCV2019中，不少的...
前言：bert等预训练模型虽然大放异彩，但是实际在落地的时候还是遇到各种问题，比如：储存空间的限制，时延的限制等等。为此有很多工作都是针对预训练模型的压缩展开的。比如最常见的就是模型蒸馏，今天想说的是另外一个思路：NAS即模型搜索，其主要思路就是不需要人为去设计特定的网络...
深度学习模型压缩与加速是指利用神经网络参数和结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。.被压缩后的模型对计算资源和内存的需求更小，相比原始模型能满足更广泛的应用需求。.（事实上，压缩和加速是...
图1.2：论文主题贡献：正则化训练、模型压缩、加速推理第二章背景本章首先对深度学习以及它的工作原理和应用进行了研究；然后对我们实验中所用的神经网络架构、数据集、在数据集上训练架构的框架进行介绍。
在本文中，机器之心将介绍快手在NeurIPS2019的四篇研究成果，并重点探讨他们在模型压缩方面的努力。下面是本文的目录，我们将以如下结构介绍这四项研究成果：快手在NeurIPS2019在快手做研究研究框架用什么？论文代码要开源？模型压缩在快手
近期必读ICLR2021【模型压缩】&【预训练】相关论文】本期的关注焦点是【模型压缩】&【预训练】的7篇论文。点击文末“阅读原文”，获取正在接受盲审的论文列表。
三、本期论文概览本期10minspaper主要介绍了七篇模型压缩与高效深度学习方向论文的讲解：1.ModelCompressionandEfficientDeepLearning（介绍了模型压缩方向的4篇论文，分别是Pruning和DeepCompression，以及两个硬件加速器EIE、ESE）2.
文章来源：企鹅号-AI科技评论本文推荐几篇近期必读的ICLR2021模型压缩&预训练相关的7篇论文。1模型压缩1、《Task-AgnosticandAdaptive-SizeBERTCompression》本文的目标是通过压缩可以得到模型对不同大小和延迟的限制下的小模型；另外压缩...
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前言：bert等预训练模型虽然大放异彩，但是实际在落地的时候还是遇到各种问题，比如：储存空间的限制，时延的限制等等。为此有很多工作都是针对预训练模型的压缩展开的。比如最常见的就是模型蒸馏，今天想说的是另外一个思路：NAS即模型搜索，其主要思路就是不需要人为去设计特定的网络...
深度学习模型压缩与加速是指利用神经网络参数和结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。.被压缩后的模型对计算资源和内存的需求更小，相比原始模型能满足更广泛的应用需求。.（事实上，压缩和加速是...
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