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:模型压缩与图神经网络篇第二十三章:模型的压缩模型压缩重要性常见的模型压缩总览基于矩阵分解的压缩技术基于蒸馏的压缩技术基于贝叶斯模型的压缩技术模型的量化第二十四章:基于图的学习图的表示图与知识图谱关于图的常见算法Deepwalk和Node2vecTransE图嵌入算法DSNE图嵌入算法第二十五章:图神经网络卷积神经网络回顾在图中设计卷积操作图中的信息传递图卷积神经网络图卷积神经网络的经典应用第二十六章...
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在16GB的 Volta V100 GPU上跑了一天之后,终于到了展示成果的时候。首先,是跟标准ResNet-18和ResNet-50的比较。对于ResNet-18,在29倍压缩的情况下,模型大小缩小到了1.54MB,而top-1准确率仅比标准模型降低了不到4%。ResNet-50上模型大小略大一些,但也达到了5MB左右,准确率同样保持在一个可以接受的水平。...
首先把卷积核通过DCT的变换产生频域系数,然后在频域上做K-Means聚类,挖掘卷积核与卷积核之间的冗余信息,最后利用如L1做通过权值最小的剪枝、量化、差分编码,得到压缩模型的文件。第二行是模型加速。压缩完成之后,我们不希望压缩后的模型在线上推理的时候还要解压缩。...
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