【编程】基于AI芯片的神经网络优化实战[视频]

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课程介绍

作为一个AI芯片轻量化网络结构设计的学习者，我深深体会到了网络结构剪枝、识蒸馏优化和低秩分解优化在实际应用中的重要性。以下是我个人的一些心得体会：网络结构剪枝是一种有效的减少模型复杂度和计算量的方法。通过对神经网络中冗余参数的剪枝，可以大幅减少模型的大小和计算复杂度，从而提高模型的训练和推理速度。同时，剪枝还可以使模型更加稀疏，从而提高模型的通用性和泛化能力。

基于AI芯片的神经网络优化实战目录：
├──第04周 
|   ├──uint8量化一个网络-1.mp4  62.38M
|   ├──uint8量化一个网络-2.mp4  81.67M
|   ├──网络量化-1.mp4  70.13M
|   ├──网络量化-2.mp4  108.74M
|   ├──网络量化-3.mp4  120.17M
|   ├──网络量化-4.mp4  71.51M
|   └──网络量化-5.mp4  101.34M
├──第05周 
|   ├──就业分析+岗位推荐 
|   ├──了解openppll架构 
|   └──神经网络编译器简介 
├──第06-07周 
|   ├──ncnn-1.mp4  108.34M
|   ├──ncnn-2.mp4  148.43M
|   ├──ncnn-3.mp4  131.69M
|   ├──ncnn-4.mp4  74.96M
|   ├──ncnn-5.mp4  91.43M
|   ├──README.txt  1.91kb
|   ├──刀网地址发布页.url  0.11kb
|   ├──主题：使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-1.mp4  108.55M
|   └──主题：使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-2.mp4  158.39M
├──第二周 
|   ├──使用知识蒸馏完成检测网络的压缩 
|   └──知识蒸馏优化、低秩分解优化 
├──第三周 
|   ├──使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝 
|   └──网络剪枝 
└──第一周 
|   ├──1.轻量化网络结构设计 
|   └──2.实例分割相关的轻量网络并评估性能 
 

 

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