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随着深度学习的发展,一方面深度学习模型的规模和表达能力不断提升,另一方面业务场景和需求也不断丰富, 如何在业务场景下实现模型的高性价比部署,是一个重要且亟待解决的问题。一般地说,模型部署面临内存和性能的双重挑战,我们往往需要在有限的内存限制下,达成业务需要的吞吐量或者延时指标,即进行部署优化。目前主要的部署优化方案包括剪枝、量化、稀疏、蒸馏等,本系列先针对比较简便的部署优化方案——量化进行一些讨论。。。。。平凉桥梁亮化哪家专业银川商业街亮化公司有多少公司选哪家.
在计算机视觉任务中,每层的输入有许多不同的卷积滤波器卷积,如图上所示。这些卷积滤波器的每个都可以具有不同的值范围。因此,量化方法的一个区别是如何为权重计算裁切范围[α,β]的粒度。可将它们分类为层量化,分组量化和通道量化:a.层量化:在这种方法中,裁切范围是通过考虑层卷积滤波器中的所有权重来确定的,如上图的第三列所示。通过该层中整个参数的统计信息(如小、比较大和百分位数等),然后对整层卷积滤波器使用相同的裁切范围。虽然这种方法实现非常简单,但它通常会导致次优解,因为每个卷积滤波器的范围可能会有很大的变化,会使某些参数范围相对较窄的卷积核失去量化分辨率。b.分组量化:可以将层内的多个不同通道分组,以计算裁切范围(或卷积核)。这对于单个卷积/中参数分布变化很大的情况可能会有所帮助,分组量化可以在量化分辨率和计算开销之间建立一个很好的妥协。c.通道量化:裁切范围的一个通常选择是为每个卷积滤波器使用固定值,于其他通道,如上图一列所示。也就是说,每个通道都被分配了一个的缩放因子。这确保了更好的量化分辨率,并通常导致更高的精度,通道量化是目前用于量化卷积核的标准方法。
户外照明产品大量应用于市政道路节能照明工程、新农村建设道路照明工程,景观亮化等绿色节能工程。并承接LED道路照明工程、景观亮化、太阳能光伏发电系统、节能服务及能源管理应用,工程遍布全国各地,并远销东南亚,中亚,欧美等国家和地区。亮化工程在我们的日常生活中随处可见,楼体亮化、景观亮化、桥梁亮化、道路亮化、古建筑亮化等都是亮化工程的一部分。但随着社会的发展,传统的以满足基础照明功能为主的亮化照明已经不能满足城市发展的需求,当前的亮化工程在满足照明功能的同时还追求灯光的艺术美感,对亮化工程的要求也逐渐严格,那么一个好的亮化工程都有哪些流程呢?陇南道路亮化公司有多少公司选哪家.
亮化工程是大街上随处可见的路灯,指示牌,广告灯箱,门牌广告灯等。楼体、公园、标志性修建的室外亮化也是城市亮化工程的一部分部分。无可厚非,这些城市亮化,给城市的夜晚奉献出自己的光芒,让城市愈加现代化,愈加科技化。每个城市,由于地理地貌,人文景观,居民形象而形成了不同的城市风格,演化成了独特的城市文化。到了晚上,夜幕降临,万籁俱寂。亮化工程便是城市景色的灵魂。运用灯光造就了不同于白天的城市景象。这时的城市亮化现已不仅限于照明,而是一个城市的艺术文明。在我国,大多数城市都拥有着优xiu且具有艺术感的城市亮化规划。即便在夜晚,城市的标志修建、阡陌巷道都清晰可见。彰明显城市的文明、城市的艺术。西宁文旅亮化公司有多少公司选哪家.皋兰小区亮化照明哪家公司好
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模型量化的分类修改网络结构的量化感知训练,即需要数据,需要反向传播,同时调整网络结构。需要明显更多的训练时间和细致的超参数调整目前前向传播中权重和的量化比较成熟,但是训练中大部分的计算在反向传播步骤,如果能够将量化技术应用在反向传播中,则可以加速卷积的反向梯度传播过程,不过这需要对梯度也进行量化操作,而梯度的分布比较复杂,容易带来误差造成训练过程的不稳定。如何让量化模型的训练更加稳定,这是非常值得研究的方向目前前向传播中权重和的量化比较成熟,但是训练中大部分的计算在反向传播步骤,如果能够将量化技术应用在反向传播中,则可以加速卷积的反向梯度传播过程,不过这需要对梯度也进行量化操作,而梯度的分布比较复杂,容易带来误差造成训练过程的不稳定。如何让量化模型的训练更加稳定,这是非常值得研究的方向陇南城市照明亮化工程电话
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