compression rates | BriefGPT

关键词compression rates

搜索结果 - 9

MCNC：流形约束的网络压缩
通过约束参数空间到预定义和固定的非线性流形，我们提出的 MCNC 模型压缩方法有效地涵盖了这个空间，能在广泛的任务上实现前所未有的压缩率，从而识别高质量解决方案。在计算机视觉和自然语言处理任务的大量实验证明，MCNC 方法在压缩、准确性和
PDF7 days ago
BMRS：结构化剪枝的贝叶斯模型简化
基于贝叶斯模型缩减技术的结构化剪枝方法可以在保持高压缩率和准确性的同时，提高神经网络的计算和能量效率。
PDFa month ago
利用矩阵分解对循环神经网络进行压缩
基于训练后的秩选择方法 Rank-Tuning，结合训练适应性，我们的方法能够实现高压缩率而无性能损失或性能损失较小，数值实验结果表明，我们可以将循环神经网络压缩至最多 14 倍，最多相对性能降低 1.4%。
PDF8 months ago
可微分 JPEG：细节决定一切
本文综述了现有的不同 iable JPEG 方法，并发现之前方法忽略的关键细节。我们提出了一种新的不可分类的 JPEG 方法，解决了之前方法的局限性。在评估和分析方面，我们的方法在前后向性能上优于现有方法。此外，我们进行了大量的消融实验来评
PDF10 months ago
剪枝对 CNN 解释性的影响：少即是多
本文通过剪枝卷积神经网络来减少其复杂性，进而增加其可解释性。通过实验探究了不同的剪枝比率对于卷积神经网络的可解释性的影响，发现较低的压缩率对可解释性有积极影响，而较高的压缩率则会导致负面影响，并挖掘了提高模型性能和可解释性的 “最佳点”。
PDFa year ago
CVPR通过压缩二进制图学习定位
针对现有定位系统在大型环境中需要的内存存储问题，本文提出学习压缩地图表达以达到最优定位任务的目的，实验结果表明可以通过学习任务特定的压缩，将存储要求降低两个数量级，而不降低定位准确性
PDF4 years ago
EMNLP硬件友好的块结构剪枝优化 Transformer 大规模语言表示
本文研究了基于 transformer 的预训练语言模型的硬件友好型块结构裁剪技术，通过加入一项称为 “留组拉索” 的优化算法来进行裁剪操作并达到高压缩率，同时实验表明该方法适用于迁移到资源受限的边缘设备上。
PDF4 years ago
CVPRT-Net：使用单个高阶张量将完全卷积网络参数化
本文提出一种全新的方法，旨在将卷积神经网络（CNN）完全参数化为高阶低秩张量，并将整个网络进行规范化，从而显著减少参数数量，而且在人体姿势估计这一具有挑战性的任务中，即使使用较小的压缩比，也能够实现卓越的性能。
PDF5 years ago
ICLR最小化随机代码学习：从压缩模型参数中获取二进制位
本文提出了一种通过使用全变分权重分布进行深度神经网络压缩的方法，能够实现更高的压缩率和更高的测试性能，并在 LeNet-5/MNIST 和 VGG-16/CIFAR-10 基准测试中创造出新的最优结果。
PDF6 years ago