1,概述 模型量化属于模型压缩的范畴,模型压缩的目的旨在降低模型的内存大小,加速模型的推断速度(除了压缩之外,一些模型推断框架也可以通过内存,io,计算等优化来加速推断). 常见的模型压缩算法有:量化,剪枝,蒸馏,低秩近似以及紧凑模型设计(如mobileNet)等操作.但在这里有些方法只能起到缩减模型大小,而起不到加速的作用,如稀疏化剪枝.而在现代的硬件设备上,其实更关注的是模型推断速度.今天我们就讲一种既能压缩模型大小,又能加速模型推断速度:量化. 量化一般可以分为两种模式:训练后的量化(po…
转载:http://www.programgo.com/article/98912703200/ 1.什么是JAX-WS JAX-WS (JavaTM API for XML-Based Web Services)规范是一组XML web services的JAVA API.JAX-WS允许开发者可以选择RPC-oriented或者message-oriented 来实现自己的web services.JAX-WS2.0 (JSR 224)是Sun新的web services协议栈,是一个完全基…
3月28日,云栖大会·深圳峰会现场,阿里云发布并现场演示了阿里视频云最新8K互联网直播解决方案.这是全球发布的首个8K视频云解决方案,也是全球首次8K互联网视频直播. 视频地址:https://v.qq.com/x/page/v0618atp7nr.html 舞台的屏幕上显示了从1300公里以外的阿里巴巴杭州园区传输回来的直播图像视频.现场观众清晰地看到了景泰蓝淘公仔的精致画面.海外的小伙伴也忍不住手动点赞. 下面我们将详细解读阿里视频云8K解决方案背后的技术是如何实现8K直播的. 8K是什么?…
本文主要实验文献文献<Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding>算法,在tiny-yolo coco上的压缩效果,在darknet基础上,编写该算法进行压缩实验,结果如下: 原始模型大小64M:mAP=0.224 训练500次,模型大小54M:mAP=0.203 训练5000次,模型大小49M:mAP=0.214 训练50000…
虽然最近业绩有所下滑,也出现了一些技术故障,但Digg作为首屈一指的社会化新闻网站,其背后的技术还是值得一探,Digg工程师 Dave Beckett 在今年4月份写一篇名为<How Digg is Built>的文章,非常系统地将Digg背后的技术展现给大家,非常值得一看. 一.Digg提供的服务 一个社会化的新闻网站 对个人来说它又是一个私人社会化新闻发布平台 一个广告平台 一个开放API的平台 博客及文档系统 二.Digg 的核心功能 文章提交功能 – 提交你认为有价值的新闻 文章列表功…
有人说 微信小程序游戏的百花齐放 活像十几年前的4399小游戏称霸互联网的景象 " 歪,斗地主吗,三缺二, 不用下app,小程序就能玩,我保证不抢地主让你抢!" ...... " ' 肝 ' 小游戏到半夜五点半, 谁能告诉我怎么卸载微信小程序永远找不回来!" 自 2018 年初,首批微信小程序游戏上线,到现在不到两年的时间内,微信小游戏月活用户已超 4 亿,开发者高达数十万.在现如今的游戏市场寒冬中,拥有微信庞大的用户量以及更好兼容性的小程序游戏,优势就显得格外明显…
为了进一步规范国内的网络舆论,国家规定了各互联网平台都需要显示 IP 归属地信息.微博.抖音.公众号等多个平台纷纷上线了 IP 归属地功能,这标志着国内言论的进一步规范化.但互联网平台商们是怎么通过 IP 定位到我们所属地区的?这背后的原理是什么?IP 归属地背后又有哪些实际的应用?今天我们就来聊聊 IP 归属地背后的技术原理. 如何通过 IP 找到地址? 在我们印象中,我们都知道可以通过 IP 地址找到某个人.但当我们细想一下,我们会发现其实 IP 地址与地理位置并不是直接相关的.那我们到底是…
The Impact of Imbalanced Training Data for Convolutional Neural Networks Paulina Hensman and David Masko 摘要 本论文从实验的角度调研了训练数据的不均衡性对采用CNN解决图像分类问题的性能影响.CIFAR-10数据集包含10个不同类别的60000个图像,用来构建不同类间分布的数据集.例如,一些训练集中包含一个类别的图像数目与其他类别的图像数目比例失衡.用这些训练集分别来训练一个CNN,度量其得…
CS231n Winter 2016: Lecture 5: Neural Networks Part 2 CS231n Winter 2016: Lecture 6: Neural Networks Part 3 by Andrej Karpathy 本章节主要讲解激活函数,参数初始化以及周边的知识体系. Ref: <深度学习>第八章 - 深度模型中的优化 Overview 1. One time setup activation functions, preprocessing, weig…
最近拜读大神Karpathy的经验之谈 A Recipe for Training Neural Networks  https://karpathy.github.io/2019/04/25/recipe/,这个秘籍对很多深度学习算法训练过程中遇到的各自问题进行了总结,并提出了很多很好的建议,翻译于此,希望能够帮助更多人学到这些内容. 译文如下: 几周前,我发布了一条关于“最常见的神经网络错误”的推文,列出了一些与训练神经网络相关的常见问题.这条推文得到了比我预期的要多得多的认同(包括网络研讨…