【论文阅读笔记】DEEP COMPRESSION:COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION...

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#深度学习 #模型压缩 #机器学习 #压缩

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DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKSWITH PRUNINGTRAINED QUANTIZATION ANDHUFFMANCODING
青灵_Yaffa的博客
05-11 430
DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN CODING: 深度压缩：用剪枝、训练量化和霍夫曼编码压缩深度神经网络ABSTRACT1 INTRODUCTION2 NETWORK PRUNING（网络剪枝----这部分暂时不看！！！）3 TRAINED QUANTIZATION AND WEIGHT SHARING（训练有素的量化和权重重共享）3.1 WEIG
Deep Compression：使用剪枝算法、权重量化和霍夫曼编码的的深度神经网络压缩
librahfacebook的博客
07-26 3890
本文出自论文 Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding ，主要引入了三个阶段来对深度神经网络进行压缩，分别是：剪枝、训练量化和霍夫曼编码。 为了解决神经网络计算和内存密集型而难以在硬件资源受限的系统上部署的问题，本文引入了深度...
DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN
落地生根
05-04 5705
深度压缩：采用修剪，量子化训练和霍夫曼编码来压缩深度神经网络 学习模型压缩知识，记录此篇论文学习过程。 论文链接： https://arxiv.org/abs/1510.00149 论文Pytorch实现GitHub链接： https://github.com/mightydeveloper/Deep-Compression-PyTorch ABSTRACT DNN是计算密集型和内存密集型的模型，...
Compression Deep Neural Networks With Pruning, Trained Quantization And Huffman Coding
Focusing on your own Mind :) －> 站在巨人的肩膀上
06-14 2082
本次介绍的方法为“深度压缩”，文章来自2016ICLR最佳论文 《Deep Compression: Compression Deep Neural Networks With Pruning, Trained Quantization And Huffman Coding 转自:http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51383809 (内含多
deep compression:compressing deep neural networks with pruning,trained quantization and huffman codi
Wandering的博客
06-26 1197
deep compression:compressing deep neural networks with pruning,trained quantization and huffman coding 摘要 神经网络是计算密集型和内存密集型的，这使得它们很难部署在硬件资源有限的嵌入式系统上。为了解决这个限制，我们引入了“深度压缩”，这是一个三阶段的管道:修剪、训练量化和霍夫曼编码，它们共同工作，在不影响精度的情况下，将神经网络的存储量减少35倍到49倍。我们的方法首先通过只学习重要的连接来精简网络。接
【Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huff】论文笔记
我是一只比菜鸟还菜的菜鸟！
06-06 831
追随Song Han大神的第二篇网络压缩论文（ICLR’16），论文链接：https://arxiv.org/abs/1510.00149 这篇论文是【Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks】的升级版 效果： 大概能实现35-49倍的压缩。 在ImageNet数据集上，将AlexNet所需的...
精选资源
Deep-Compression-Compressing-Deep-Neural-Networks-with-Pruning-Trained-Quantization-and-Huffman:这是https的pytorch实现
05-10
总的来说，"Deep Compression-Compressing-Deep-Neural-Networks-with-Pruning-Trained-Quantization-and-Huffman"提供了一个实用的工具，帮助研究者和开发者应对深度学习模型的大小问题，为在资源受限的环境中运行...
DEEP COMPRESSION（深度学习网络参数压缩）
南有乔木NTU的博客
01-02 1万+
DEEP COMPRESSION: DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN CODING github 源码地址Introduce本篇论文是ICLR2016年的best paper，主要讲述关于深度学习网络参数的压缩工作。论文主要从下三点出发：
DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN CO...
weixin_30648963的博客
01-19 335
摘要 　　神经网络既是计算密集型又是内存密集型，使得它们难以部署在具有有限硬件资源的嵌入式系统上。为了解决这个限制，我们引入了“深度压缩”，一个三阶段流水线：修剪，训练量化和霍夫曼编码，它们协同工作以减少神经网络的存储需求，在不影响他们的准确性的基础上能够压缩35到49倍。我们的方法首先通过仅学习重要的连接来修剪网络。接下来，我们量化权重以强制权重共享，最后，我们应用霍夫曼编码。在前两步...
【深度神经网络压缩】Deep Compression （ICLR2016 Best Paper）
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AutoVision (by 仙道菜)
06-19 2万+
做过深度学习的应该都知道，NN大法确实效果很赞，在各个领域轻松碾压传统算法，不过真正用到实际项目中却会有很大的问题： 1. 计算量非常巨大；2. 模型特别吃内存；怎么办？使用网络压缩技术咯！《Deep Compression》 是 ICLR 2016 Best Paper，将AlexNet从200MB压缩到6.9MB，而且不降低准确率！
论文笔记——A Deep Neural Network Compression Pipeline: Pruning, Quantization, Huffman Encoding...
weixin_30505751的博客
07-06 224
论文《A Deep Neural Network Compression Pipeline: Pruning, Quantization, Huffman Encoding》 Pruning by learning only the important connections. all connections with weights below a threshold are remove...
Deep Compression Compressing Deep Neural Networks With Pruning, Trained QuantizationAnd Huffman Codi...
weixin_30906185的博客
12-19 251
转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/sysuzyq/p/6200613.html by 少侠阿朱 转载于:https://www.cnblogs.com/sysuzyq/p/6200613.html...
Deep Compression:compressiong neural networks with pruning,trained quantization and huffman coding
langzi453的博客
02-09 276
这是关于模型压缩的一篇文章，文章提出了一个压缩深度神经网络的三步走pipline：剪枝，量.化和霍夫曼编码 1、剪枝： 因为这是篇2016年的文章，所以剪枝方法比较粗暴：直接删除阈值低于某一值的连接，再进行下fine-tuning，这种剪枝方法能压缩近十倍的model size，但笔者对这种剪枝方法能否胜任新近的网络（DenseNet等）的剪枝任务存疑，因为这种剪枝方法的基于的理论是：绝对...
Deep Compression:Compressing DeepNeural Networks With Pruning, Trained Quantization And Huffman
sunnygirl's house
03-12 304
参考链接： https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/53982812 https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/77915375
[deep compression] compressing deep neural networks 论文学习
浅夏羽萱
07-04 1550
deep compression 深度压缩 ICLR2016 论文地址：https://arxiv.org/abs/1510.00149deep compression 分为三步，针对fully connected layer压缩： (1) network pruning (2) weight sharing (3) huffman coding1，network 剪枝剪枝过程看作是最小化l
deep compression
u011961856的专栏
08-11 684
文章分三个步骤压缩模型: Prunes the network：只保留一些重要的连接； Quantize the weights：通过权值量化来共享一些weights； Huffman coding：通过霍夫曼编码进一步压缩； 1.Prunes the network prunes的过程为: 训练一个网络； 把模型的权值矩阵weight的很小的值进行剪枝,
神经网络压缩实验-Deep-compression
月见樽
10-05 1797
首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳 实验准备 基础网络搭建 为了实现神经网络的deep compression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络 class net(pt.nn.Module): def __init__(self): super(net,self)...
深度学习网络压缩技术鼻祖论文：Deep Compression
《压缩鼻祖Deep Compression》是深度学习模型压缩领域具有里程碑意义的开创性论文，由宋恺（Song Han）等人于2015年在国际顶级会议ICLR上发表，题为“Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with ...
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