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模型压缩--概述

目前在深度学习领域分类两个派别,一派为学院派,研究强大、复杂的模型网络和实验方法,为了追求更高的性能;另一派为工程派,旨在将算法更稳定、高效的落地在硬件平台上,效率是其追求的目标。复杂的模型固然具有更好的性能,但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因。 工业层面 当前各大互联网公司都开始注意深度学习模型在工业上的落地。模型压缩工具开始在各家的生产工具中进入主流,并且各家也开源了对应的工具。具体如下: 百度PaddleSlim:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim 基于百度PaddlePaddle的一个模型压缩工具。提供量化、蒸馏、剪枝、模型结构搜索、硬件延时搜索等功能。功能强大、接口比较简单,对熟悉paddle的开发者比较友好。 腾讯Pocketflow:https://github.com/Tencent/PocketFlow 腾讯基于TensorFlow开发的一个模型压缩工具,功能有限,很久没更新 微软NNI:https://github.com/microsoft/nni微软的模型压缩,网络结构...

再探循环神经网络

上一篇中,我们讨论了循环神经网络相关的基本内容,今天我们继续探讨一下循环神经网络还有那些需要注意的更高级的用法。 降低过拟合 在之前的讨论中,我们经常聊起过拟合的问题,我们一般判断训练的网络什么情况下算作训练完成,查看其精度和损失时,也都看的是其过拟合之前的数据,避免过拟合的一种方法是用 dropout 方法,随机清零的方式去实现,但是在循环神经网络中,这个问题就有点复杂了。 人们在大量的实验中早已经发现,在循环层前进行 dropout 对于降低过拟合没什么帮助,甚至可能会影响网络的正常训练,在循环层中如何 dropout 是在 2015 年的一篇论文中提出来的,具体的方式是:在每一个时间步中,使用相同的 dropout 掩码,并且将这个不随时间步变化的 dropout 掩码应用于层的内部循环激活,这样就可以将其学习的误差传递下去,如果在 Keras 中使用 LSTM、GRU 等循环神经网络都可以通过设置 dropout(输入单元 dropout) 和 recurrent_out (循环单元 dropout)来降低过拟合,一般情况下,最佳情况不会有大的下降,但会稳定更多,是调优网络的一...

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