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题名/责任者:

高效卷积神经网络的结构设计与优化/丁霄汉著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-67318-7 精装/CNY79.00

载体形态项:

16,140页:图;24cm

并列正题名:

Designing and optimizing structures for efficient convolutional neural networks

丛编项:

清华大学优秀博士学位论文丛书

个人责任者:

丁霄汉 著

学科主题:

人工神经网络-结构设计-最优设计

中图法分类号:

TP183

提要文摘附注:

本书从基本架构设计、新式通用组件、模型压缩方法三个方面着手，试图普遍地、一般地提升卷积神经网络的精度和效率。书中介绍的方法与深度学习实践联系紧密：现实生活中的视觉应用一般要求在一定的推理延迟、吞吐量、模型大小和功耗的约束下尽可能追求更高的精度，所以开发者既可以应用一种新的架构，可以用一些新式组件来提升现有架构，亦可以对一个精度更高也更大的模型应用压缩技术使之满足既定的效率约束条件。本书聚焦基础，所提出的“结构重参数化”理论、新式模型结构和模型压缩方法可以广泛用于多种模型和多种任务。

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