深度模型压缩与加速

精心梳理当前卷积神经网络的压缩和加速相关算法原理和实现细节,具体包括了网络裁枝、低秩估计、参数量化、模型蒸馏四种方法的原理与实现细节

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初级 35课时 4小时58分钟 2020/05/15更新

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适合人群:

想深度学习算法和应用的学生或从业者 想从事人工智能领域工作的学生和从业者想转行到人工智能领域的

课程目标:

精心梳理当前卷积神经网络的压缩和加速相关算法原理和实现细节,具体包括了网络裁枝、低秩估计、参数量化、模型蒸馏四种方法的原理与实现细节

课程简介:

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