论文导读：Benchmark Analysis of Representative Deep Neural Network Architectures

最新推荐文章于 2025-05-04 09:14:10 发布

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#Benchmark Analysis of Representativ #翻译

该研究对多个DNN架构进行深入分析，包括识别准确率、模型复杂性、内存使用、计算复杂性和推断时间等性能指标。对比了如AlexNet、VGG、ResNet等模型在不同硬件上的表现，旨在帮助研究人员理解现有解决方案并指导实践者选择适合资源限制的架构。

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论文题目：Benchmark Analysis of Representative Deep Neural Network Architectures
论文链接：https://arxiv.org/abs/1810.00736

题目：代表性DNN架构的基准分析

摘要：

这项工作提供了对现有技术中提出的用于图像识别的大多数深度神经网络（DNN）的深入分析。对于每个DNN网络，观察到多个性能指标，例如识别准确性，模型复杂性，计算复杂性，存储器使用和推断时间。分析和讨论了这些性能指标的行为及其组合。为了测量这些性能指标，我们尝试在两种不同的计算机架构上使用DNN，一台配备NVIDIA Titan X Pascal的工作站和一台基于NVIDIA Jetson TX1板的嵌入式系统。该实验允许直接比较在具有非常不同计算能力的机器上运行的DNN。