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基于 ODE 的学习优化
通过将惯性系统与 Hessian 驱动的阻尼方程（ISHD）与基于学习的方法相结合，本文提出了一个综合框架，以理论洞察力的深度协同为基础，通过发展优化方法来研究加速方法的理解。
PDFa month ago
想象 Flash：使用向后蒸馏加速鸵鸟扩散模型
通过反向蒸馏、动态适应的位移重构损失和噪声修正技术，我们提出了一种新的蒸馏框架，用于实现高保真度、多样化的样本生成，仅使用一到三个步骤即可。通过大量实验证明，我们的方法在定量指标和人工评估中优于现有竞争对手，仅仅使用三个降噪步骤即可达到与教
PDF2 months ago
利用次路线线性近似模型加速图像生成
SLAM 通过利用 Sub-path Linear Approximation Model (SLAM) 方法加速扩散模型，从而实现高质量图像生成，克服了现实场景中推理速度缓慢的问题，提供了一种新的加速方法。
PDF2 months ago
增强随机梯度下降：更快收敛的统一框架和新的加速方法
基于 SGD，本文提出了一种统一框架来解决随机优化中非凸条件下的收敛分析问题，并发现了两种插入加速方法：拒绝加速和随机向量加速，理论上证明这两种方法可以直接提高收敛速度。
PDF5 months ago
SpeedUpNet：加速文本图像传播模型的即插即用超网络
基于文本到图像扩散模型的加速方法，提出了一种新的稳定扩散加速模块 SpeedUpNet（SUN），通过多步一致性损失和交叉注意力层来减少推理步骤，并消除对分类器的引导需求，比现有的 25 步骤 DPM-solver++ 模型快 10 倍以上
PDF7 months ago
消除扩散模型中的利普希茨奇性
本文研究了扩散模型在零时刻附近的无穷 Lipschitz 性和该问题对模型稳定性和准确性的影响，提出了一种名为 E-TSDM 的新方法，该方法可以消除扩散模型附近零点处的 Lipschitz 奇异性，并实现了在高分辨率数据集（$256 im
PDFa year ago
高效 XAI 技术：分类调查
本篇论文为了解决传统 XAI 算法的高计算复杂度问题，提出了一篇关于高效 XAI 的综述研究，对现有的技术分类为高效的非分摊和高效的分摊方法，并从培训阶段，部署阶段和使用场景等角度分析了有效 XAI 流程的限制和挑战。最后，总结了将 XAI
PDFa year ago
IJCAI图神经网络加速调查：算法透视
本文从算法角度提供了 GNNs 加速方法的综合调查，提出了包括五类在内的分类方法，并对这些方法进行了系统讨论和比较，最后为未来研究提出了一些有前途的前景。
PDF2 years ago
ECCV量化模拟：面向物体检测的极小 CNN
本文提出了一种名为 Quantization Mimic 的方法，采用两种加速方法 mimic 和 quantization，将大型网络量化并模拟成小型数量的网络以加速模型的训练，实验表明该方法适用于各种设置，在计算资源有限的情况下优于现有
PDF6 years ago
ICCV协调滤波器以提高深度神经网络的速度
本文提出 Force Regularization 方法，利用引力作用来协调更多的权重信息到低秩空间中，从而使得标准的低秩逼近方法可以使用更少的基础滤波器进行滤波，加快 DNN 速度，该方法在 ResNet，AlexNet 和 GoogLe
PDF7 years ago