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解读业界5种主流的深度网络模型

摘要:介绍目前业界主要的模型优化的方法,然后对模型量化进行重点阐述,介绍量化的基本原理,方法分类,未来发展,以及对前沿论文进行解读。 本文分享自华为云社区《模型量化综述及应用》,作者:Alan_wen。 前言 随着深度学习的不断发展,神经网络广泛应用于不同的领域,取得远超以往的性能,但是深度网络模型的参数也越来越大,严重制约着深度网络在业界的应用,因此本文即将介绍目前业界主要的模型优化的方法,然后对模型量化进行重点阐述,介绍量化的基本原理,方法分类,未来发展,以及对前沿论文进行解读。 1.模型优化的方法 1.1设计高效的网络结构 设计紧凑的网络结构可以实现模型的优化,比如提出的MobileNet系列网络,其中简洁的Depth-Wise Convolution和Point-Wise Convolution。但是目前手工设计的神经网络已逐渐被AutoML和网络结构搜索取代,通过网络结构搜索可以得到高精度而结构又紧凑的网络。 1.2模型剪枝 使用手工设计的网络结构一般可以获得较高的精度,但是巨大的网络参数很难直接应用到工业界的产品中,一般会对模型进行剪枝,模型剪枝分为结构化剪枝和非结构化剪枝...

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高并发系统中有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。限流的目的是为了保护系统不被大量请求冲垮,通过限制请求的速度来保护系统。在电商的秒杀活动中,限流是必不可少的一个环节。 推荐分布式架构源码地址 限流的方式也有多种,可以在 Nginx 层面限流,也可以在应用当中限流,比如在 API 网关中。 限​流算法 常见的限流算法有:令牌桶、漏桶。计数器也可以进行限流实现。 1)令牌桶 令牌桶算法是一个存放固定容量令牌的桶,按照固定速率往桶里添加令牌。可以控制流量也可以控制并发量,假如我们想要控制 API 网关的并发量最高为 1000,可以创建一个令牌桶,以固定的速度往桶里添加令牌,超出了 1000 则不添加。 当一个请求到达之后就从桶中获取一个令牌,如果能获取到令牌就可以继续往下请求,获取不到就说明令牌不够,并发量达到了最高,请求就被拦截。 2)漏桶 漏桶是一个固定容量的桶,按照固定的速率流出,可以以任意的速率流入到漏桶中,超出了漏桶的容量就被丢弃,总容量是不变的。但是输出的速率是固定的,无论你上面的水流入的多快,下面的出口只有这么大,就像水坝开闸放水一样,如图 1 所示。 单节点限流 单...

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