商汤泰坦公开课模型量化专题

随着深度学习的发展,神经网络被广泛应用于各种领域,模型性能的提高同时也引入了巨大的参数量和计算量。模型量化是一种将浮点计算转成低比特定点计算的技术,可以有效的降低模型计算强度、参数大小和内存消耗,但往往带来巨大的精度损失。尤其是在极低比特(<4bit)、二值网络(1bit)、甚至将梯度进行量化时,带来的精度挑战更大。 本次课程将由商汤研究院--链接与编译团队的两位研究员分享团队在模型量化方面的的一系列研究工作,其中包含CVPR 2020、ICCV 2019等多篇与北航刘祥龙老师合作的论文成果: 1、如何训练极低比特(<4bit)的网络 2、如何训练高效的二值化网络 3、如何用量化技术来加速模型训练 4、模型量化在实际场景的落地 5、模型量化与网络结构搜索结合

播放:156次,课程ID:3992016

商汤泰坦公开课模型量化专题课程简介:前往报名学习

商汤泰坦公开课模型量化专题课程简介:

随着深度学习的发展,神经网络被广泛应用于各种领域,模型性能的提高同时也引入了巨大的参数量和计算量。模型量化是一种将浮点计算转成低比特定点计算的技术,可以有效的降低模型计算强度、参数大小和内存消耗,但往往带来巨大的精度损失。尤其是在极低比特(<4bit)、二值网络(1bit)、甚至将梯度进行量化时,带来的精度挑战更大。 本次课程将由商汤研究院--链接与编译团队的两位研究员分享团队在模型量化方面的的一系列研究工作,其中包含CVPR 2020、ICCV 2019等多篇与北航刘祥龙老师合作的论文成果: 1、如何训练极低比特(<4bit)的网络 2、如何训练高效的二值化网络 3、如何用量化技术来加速模型训练 4、模型量化在实际场景的落地 5、模型量化与网络结构搜索结合

前往报名学习

商汤泰坦公开课模型量化专题课程目录:

No list

No list

商汤泰坦公开课模型量化专题授课教师:

余锋伟-商汤科技高级研究员-商汤科技-

龚睿昊-商汤科技见习研究员-商汤科技-

© 柠檬大学 2020