@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(jué)任務(wù)的性能達(dá)到了一個(gè)前所未有的高度。不過(guò)瘩蚪，復(fù)雜的模型固然具有更好的性能念祭，但是高額的存儲(chǔ)空間春缕、計(jì)算資源消耗是使其難以有效的應(yīng)用在各硬件平臺(tái)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(duì)應(yīng)的梯度（自動(dòng)計(jì)算的梯度只有每一層對(duì)應(yīng)的權(quán)值和偏置悦陋，MX又沒(méi)有pytorch那樣的backward_hook那樣的神器）么鹤，考慮用autogr...
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@CodePlayHu 請(qǐng)問(wèn)下票从，后面卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展趨勢(shì)是怎樣的漫雕？謝謝
模型壓縮總覽
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@CodePlayHu 非常好的知識(shí)圖譜，謝謝分享魁蒜。
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事在人為 境由心造 自由行者 懷揣夢(mèng)想 <br>
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麗江旅游贮缅，微博@麗江曾小賢，微信@GT41111
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