基于损失函数的神经网络量化方法 大讲堂 | 第52期
Loss-aware Weight Quantization of Deep Networks
开课时间:2018/03/28 20:00 预计时长:1个小时左右
课程回放
376人报名
观看回放
课程介绍

分享主题 

基于损失函数的神经网络量化方法

 

分享背景
神经网络功能强大,但是其巨大的存储和计算代价也使得它的使用特性,特别是在一些计算能力相对较弱的移动设备上受到了很大的限制。为了解决这个问题, 最近有许多针对于神经网络压缩和加速的工作被提出, 例如神经网络剪枝, 权重矩阵低秩分解,权重量化等。这次分享主要是针对于权重量化这一类方法。
 
分享提纲
1、概述近期神经网络压缩和加速的工作, 例如神经网络剪枝, 权重矩阵低秩分解,权重量化等。
2、回顾近两年来的权重量化方法,并分析这些方法的优缺点。
3、介绍基于减小最终目标函数的量化方法, 并分析这种方法和其他量化方法的关系和优势。

 

分享嘉宾

侯璐,香港科技大学在读博士,主要研究方向为机器学习。 

 

分享时间
(北京时间 )  3 月 28 日(星期三)  20:00

课程须知
  • 本次公开课将于3月28日晚上8点准时开始,请大家提前10分钟进入直播间
  • 开课后两天内会上传回放视频,错过直播的同学也不要担心
  • 欢迎大家多多向嘉宾提问,问题被采纳者有机会获得神秘礼品
授课教师
暂无专场
投递简历
如果您对这家企业感兴趣,想要加入一同谋事,可上传您的简历。
投递简历