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深度学习实践篇 [17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT

汀丶人工智能

06-16

理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大，相应的对现实问题的表达能力越强，但相应的代价是，训练成本和模型大小的增加。同时，在部署时，大模型预测速度较低且需要更好的硬件支持。但随着深度学习越来越多的参与到产业中，很多情况下，需要将

人工智能深度学习知识蒸馏模型压缩 6 月优质更文活动

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拿到字节跳动奖学金，入职字节跳动做科研，他们经历了什么？

字节跳动技术范儿

05-30

前不久，第三届字节跳动奖学金计划已经正式启动。

字节跳动语音合成模型压缩

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卷积神经网络的压缩方法总结

嵌入式视觉

01-06

我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。

知识蒸馏模型压缩神经网络参数量化二值化网络模型剪枝

CANN5.0 黑科技解密 | 别眨眼！缩小隧道，让你的 AI 模型“身轻如燕”！

华为云开发者联盟

2021-11-03

摘要：CANN作为释放昇腾硬件算力的关键平台，通过深耕先进的模型压缩技术，聚力打造AMCT模型压缩工具，在保证模型精度前提下，不遗余力地降低模型的存储空间和计算量。

AI CANN 昇腾模型压缩模型缩小隧道

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