【压缩率3000%】上交大ICCV:精度保证下的新型深度网络压缩框架

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【压缩率3000%】上交大ICCV:精度保证下的新型深度网络压缩框架

技术小能手 2017-08-30 14:19:35 浏览2536
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上海交通大学人工智能实验室的研究人员提出了一种新的方法,能够在保证网络模型精度的前提下对深度网络进行压缩。相关论文已被ICCV 2017接收,由上海交通大学人工智能实验室李泽凡博士实现,倪冰冰教授,张文军教授,杨小康教授,高文院士指导。

随着人工智能在各个领域的应用中大放异彩,深度学习已经成为街头巷尾都能听到的词汇。然而,网络越来越深,数据越来越大,训练越来越久,如何在保证准确率的情况下加速网络,甚至让网络在CPU或者移动设备上进行训练与测试,就变成了迫在眉睫的问题。

上海交通大学人工智能实验室的研究人员发表了论文《基于高阶残差量化的高精度网络加速》(Performance Guaranteed Network Acceleration via High-Order Residual Quantization),提出一种新的方法,能够

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