@CodePlayHu 期待
模型壓縮總覽深度學(xué)習(xí)使得很多計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的性能達(dá)到了一個(gè)前所未有的高度。不過娶耍，復(fù)雜的模型固然具有更好的性能渤愁，但是高額的存儲空間巧涧、計(jì)算資源消耗是使其難以有效的應(yīng)用在各硬件平臺上的重要原因...
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MXNet-獲取中間層輸出及相應(yīng)的梯度
最近為了得到CNN中每一層激活值對應(yīng)的梯度（自動計(jì)算的梯度只有每一層對應(yīng)的權(quán)值和偏置幔烛，MX又沒有pytorch那樣的backward_hook那樣的神器），考慮用autogr...
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@CodePlayHu 請問下励两，后面卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展趨勢是怎樣的黎茎？謝謝
模型壓縮總覽
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@CodePlayHu 非常好的知識圖譜盲憎，謝謝分享嗅骄。
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Hi肢扯，很高興在@IT·互聯(lián)網(wǎng)專題遇見你。 收錄范圍：收錄IT&互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)觀察與思考担锤，數(shù)碼產(chǎn)品極客體驗(yàn)分析等類型文章 投稿須知：http://www.reibang.com/p/4edc76104c27 專題主編：@若錦 http://www.reibang.com/u/e4c63b354a77 官方社群：可聯(lián)系添加 @若錦 加入專題官方社群交流蔚晨、學(xué)習(xí)，添加時(shí)備注簡書ID肛循。
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