在近几年随着人工智能的发展，基于神经网络的算法在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等方面广泛应用。 神经网络模型的发展趋势越来越复杂。从最初的8层网络结构到100多层的网络结构。但其本质优化方法不变，大多为梯度下降法等优化方法。近几年神经网络的发展大部分原因是因为计算机计算能力的提升。在现有的神经网络中通常有上百万的参数。存在大量
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2023-08-18 14:39:40
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1.2.3 轻量级神经网络概述深度学习算法已经在计算机视觉、自然语言处理、控制工程等领域表现惊人，直接 冲击传统算法的地位，进而引发新一代人工智能的浪潮。神经网络具有高密集的计算量， 而移动设备计算资源紧张，因此，如何在移动设备中部署神经网络模型是目前深度学习 发展的技术瓶颈。 为解决如何在移动设备中部署神经网络模型的问题，国内外各大深度学习研究机构 纷纷提供了将深度神经网络模型移植到移动端设备的
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2023-09-05 18:48:06
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引言随着深度学习的飞速发展，计算机视觉领域内的卷积神经网络种类也层出不穷。从1998年的LeNet网络到2012引起深度学习热潮年的AlexNet网络，再到2014年的VGG网络，再到后来2015的ResNet网络，深度学习网络在图像处理上表现得越来越好。但是这些网络都在不断增加网络深度和宽度来提高网络的准确度，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。网络准确度虽然得到了极大提高，但
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2024-02-04 11:10:10
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一、PP-LCNet: 一个轻量级的卷积神经网络我们提出了一个基于MKLDNN加速策略的轻量级卷积神经网络，叫做PP-LCNet，他是一个能够用于多任务的轻量级模型。这篇论文提出了一些能在保持延迟不变的情况下提高模型准确率的方法。在这些优势的加持下，PP-LCNet与之前预测速度差不多的模型相比更加准确。对于计算机视觉的一些下流任务（指具体应用），比如目标检测、语义分割等，该模型效果也很好。我们的
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2023-10-23 10:30:43
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## MobileNet（轻量级神经网络）相关知识1.前言神经网络体积越来越大，结构越来越复杂，预测和训练需要的硬件资源也逐步增多，往往只能在高算力的服务器中运行深度学习神经网络模型。移动设备因硬件资源和算力的限制，很难运行复杂的深度学习网络模型。深度学习领域内也在努力促使神经网络向小型化发展。在保证模型准确率的同时体积更小，速度更快。到了2016年直至现在，业内提出了SqueezeNet、Shu
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2023-10-09 09:39:32
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MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications MobileNetV1（2017）：https://arxiv.org/abs/1704.04861?context=cs MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
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2024-02-28 08:57:07
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之前写过一系列网络量化相关的文章，它们都出自 Google 在 2018 年发表的一篇论文，目前也是 tflite 和 pytorch 等框架中通用的量化标准。不过，最近有读者在后台问我，说他看到的一些论文和我文章中的方法差别很大，被搞懵了。因此，今天想整理一下网络量化的发展脉络，帮助刚入门的同学更好地理清这里面的来龙去脉。为什么要模型量化关于模型量化，最直接的想法当然是把所有浮点运算都转变为定点
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2023-08-14 16:15:35
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轻量级网络模型SqueezeNet2016https://arxiv.org/abs/1602.07360SqueezeNet 的目标就是在保持和 AlexNet 同样的准确度上，参数比它少 50 倍，模型文件可比它小510倍（AlexNet 共有6千万个参数）模型压缩使用了三个策略： 将3 * 3卷积替换成1 * 1卷积：通过这一步，一个卷积操作的参数数量减少了9倍； 减少3 * 3卷积的通道数
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2023-11-13 11:38:14
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深度学习神经网络模型中的量化是指浮点数用定点数来表示，也就是在DSP技术中常说的Q格式。我在以前的文章（Android手机上Audio DSP频率低 memory小的应对措施 ）中简单讲过Q格式，网上也有很多讲Q格式的，这里就不细讲了。神经网络模型在训练时都是浮点运算的，得到的模型参数也是浮点的。通常模型参数较多，在inference时也有非常多的乘累加运算。如果处理器的算力有限，在inferen
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2024-01-15 16:46:05
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轻量化深度神经网络：实现高效的人工智能
## 介绍
随着人工智能的快速发展，深度神经网络成为了解决复杂问题的一种有效方法。然而，传统的深度神经网络往往存在着参数量大、计算复杂和内存占用高等问题，这对于移动设备等资源有限的环境来说是不可忽视的。
为了解决这个问题，研究人员提出了一种轻量化深度神经网络的概念。轻量化深度神经网络通过减少网络结构的复杂性和参数数量，从而在保持精度的同时提高计算效率和
原创
2023-09-20 05:50:17
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本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。目录一、引言 二、轻量化模型 2.1 SqueezeNet 2.2 MobileNet 2.3 ShuffleNet 2.4 Xc
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2023-12-27 19:57:45
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一、空洞卷积1、dilated的好处就是不做pooling损失信息的情况下，加大了感受野，让每个卷积输出都包含较大范围的信息。在图像需要全局信息或者语音文本需要较长的sequence信息依赖的问题中，都能很好的应用空洞卷积。2、Deep CNN对于其他任务的一些致命性缺陷，较为著名的是：up-sampling和pooling layer的设计，在Hinton的演讲中也提到过：1）上采样和池化层是不
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2023-09-21 11:12:57
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概述卷积神经网络依靠神经网络中数以千万计的网络参数共同参与计算，存在网络结构复杂，运算量大，速度慢的缺点，并且很难移植到嵌入式设备中。随着网络模型层数越来越深，参数越来越多，减少他们的大小和计算损耗至关重要，特别是对于在线学习和增强学习这样的实时应用来说。不仅如此，近年来 VR，AR 以及智能可穿戴设备的高速发展，需要研究者们解决将大规模学习系统部署到移动设备上的问题。而达到这个目标需要从很多方
轻量级框架一般由struts，spring组成，侧重于减小开发的复杂度，相应的它的处理能力便有所减弱（如事务功能弱、不具备分布式处理能力），比较适用于开发中小型企业应用
轻量级框架是相对于重量级框架的一种设计模式：轻量级框架不带有侵略性API,对容器也没有依赖性,易于进行配置,易于通用,启动时间较短。这是轻量级框架相对于重量级框架的优势。Spring就是一个轻量级框架，Spring的特点是：
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2023-12-04 19:11:11
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CNN网络架构
神经网络架构发展纵览
从1998年开始，近18年来深度神经网络的架构发展情况如下：
上图，横坐标是操作的复杂度，纵坐标是精度。 ResNet、GoogleNet、Inception等网络架构之后，在取得相同或者更高精度之下，其权重参数不断下降。 CNN网络发展情况如下图所示： LeNet5
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2024-01-12 14:48:56
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轻量化网络整理基本的知识储备一、人工结构轻量化设计1.1 mobileNet V1，V2结构1.1.1 V1：Depthwise Separable Convolution1.1.2 V2：1、 linear Bottlennecks1.2 shuffleNet结构1.2.1 V1：逐点分组卷积（point group convolution）和通道洗牌机制（channel shuffle）1.
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2024-01-19 22:48:10
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论文链接Caffe实现Pytorch实现Tensorflow实现 轻量化网络有至少以下三个优点：1、更小的网络在服务器上训练需要更少的计算量。2、更小的模型需要更少的带宽从云端下载到自动驾驶汽车上。3、更小的模型可以更灵活得部署在FPGAs和其他有限内存的硬件上。本文基于以上优点提出了SqueezeNet，保持模型性能不变的情况下，使得AlexNet模型减少了50倍的参数量。一、网络设计策略 作者
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2024-01-11 21:34:46
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神经网络低比特量化——LSQ摘要方法量化计算公式STEP SIZE GRADIENTSTEP SIZE GRADIENT SCALE直通估计器实验结果Weight DecayImageNetAccuracy VS. Model Size消融实验Step Size Gradient Scale Impact添加知识蒸馏提高精度 本文为IBM的量化工作，发表在ICLR 2020。论文题目：Learn
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2024-01-03 14:59:40
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卷积神经网络（CNNs）的核心构造块是卷积算子，它使网络能够通过融合各层局部感受野中的空间和信道信息来构造信息特征。先前的广泛研究已经调查了这种关系的空间成分，试图通过提高整个特征层次的空间编码质量来增强CNN的表现力。在这项工作中，我们将重点放在通道关系上，并提出了一个新的架构单元，我们称之为“挤压和激励”（SE）块，它通过显式地建模通道之间的相互依赖性，自适应地重新校准通道特征响应。我们表明，
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2023-11-06 23:08:15
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概述深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中，并取得了巨大成功。然而，由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。本文介绍几个经典的人工设计的轻量化神经网络模型。（当然也有其它方法对已有的网络模型进行压缩，甚至自动学习设计紧凑的网络模型，本文不涉及这部分）轻量化神经网络牵涉到的基础知识（如分组卷积、1x1点卷积、深度卷积（depth-
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2023-07-28 12:44:27
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