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inference time
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CVPR
教师学生网络在视频分类中使用较少的帧数
本文主要介绍了利用蒸馏的思想来缩短视频分类问题的计算时间。通过建立师生网络，使得其中的学生网络只需要处理视频片段的一小部分，便能取得与完整视频相同水平的分类表现，从而使得在验证期推断时能够获得 30% 的时间节约。
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6 years ago
ICLR
通过随机化减轻对抗性影响
本文提出利用随机化在推理时间解决对抗性样本攻击的问题，采用随机的大小和填充来进行防御，现在已经成为一种非常有效的方法，公开代码可用。
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7 years ago
ICLR
通过条件对抗网络进行知识蒸馏，训练浅层和瘦身网络以实现加速
本文介绍了使用条件对抗网络来学习从大型精准教师神经网络中获取知识来训练小型快速学生神经网络的学生 - 教师策略，并研究了网络大小对于分类准确度和推理时间之间的平衡的影响和建议。
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7 years ago
ICLR
探索循环神经网络中的稀疏性
该论文提出了一种通过初始训练过程中修剪权重来减少模型参数的技术，以便在减小了模型大小的同时，保留了准确度并显著提高了推理时间，在基准测试中使用该技术可以将模型大小降低 90%，速度提高 2 倍至 7 倍
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7 years ago
深度神经网络模型在实践应用中的分析
本文对深度神经网络在计算机视觉领域中的重要应用指标进行全面分析，发现能耗与批次大小和架构无关，准确度和推断时间在双曲线关系中，能源约束是最大可实现准确度和模型复杂度的上限，操作次数是推断时间的可靠估计。
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8 years ago
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