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模型轻量化

轻量化模型,其实也是模型小型化的一种方式。主要思想是针对神经网络模型设计更高效的网络计算方式,从而使神经网络模型的参数量减少的同时,不损失网络精度,并进一步提高模型的执行效率。推理引擎之模型小型化,主要集中介绍模型小型化中需要注意的参数和指标,接着深入了解 CNN 经典的轻量化模型和 Transformer 结构的轻量化模型。

内容大纲

PPT字幕需要到 Github 下载,网页课程版链接会失效哦~

建议优先下载 PDF 版本,PPT 版本会因为字体缺失等原因导致版本很丑哦~

大纲 小节 链接
模型小型化 01 推理参数了解 文章, PPT, 视频
CNN 类型 02(上) CNN 模型小型化 文章, PPT, 视频
CNN 类型 02(下) CNN 模型小型化 文章, PPT, 视频
CNN 类型 021 SqueezeNet 系列 文章, PPT
CNN 类型 022 Shufflenet 系列 文章, PPT
CNN 类型 023 MobileNet 系列 文章, PPT
CNN 类型 024 ESPNet 系列 文章, PPT
CNN 类型 025 FBNet 系列 文章, PPT
CNN 类型 026 EfficientNet 系列 文章, PPT
CNN 类型 027 GhostNet 系列 文章, PPT
Transformer 类型 03 Transformer 小型化 文章, PPT, 视频
Transformer 类型 031 MobileVit 系列 文章, PPT
Transformer 类型 032 MobileFormer 系列 文章, PPT
Transformer 类型 033 EfficientFormer 系列 文章, PPT

备注

文字课程开源在 AISys,系列视频托管B 站油管,PPT 开源在github,欢迎取用!!!

非常希望您也参与到这个开源课程中,B 站给 ZOMI 留言哦!

欢迎大家使用的过程中发现 bug 或者勘误直接提交代码 PR 到开源社区哦!

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