嵌入式深度学习运用的思路
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加快神经网络模型在硬件计算平台的计算速度主要有:
修改神经网络模型
降低权重精度
通过权重剪枝
加快框架的执行时间
优化矩阵之间的乘法(GEMM)类的通用计算 如NNPACK
将网络模型和权重配置转换成针对目标平台的代码,并对代码进行优化,如TensorRT,CaffePresso
网络模型参数剪枝的文章:
Sqeezenet 是一种参数压缩的方式, 模型小了很多, 但是计算没有减少太多.
paper: http://arxiv.org/abs/1602.07360
github: https://github.com/DeepScale/SqueezeNet
关于嵌入式运行功耗的文章
为嵌入式提供一些思路,内存,参数,网络结构方面的
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