基于AI芯片轻量化网络结构设计 网络结构剪枝+识蒸馏优化+低秩分解优化 高性能

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基于AI芯片的神经网络优化实战 轻量化网络结构设计到网络结构的剪枝 高性能Ai神经网络 ===============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。 识蒸馏优化是一种有效的模型压缩方法。它通过将一个复杂的模型"教"给一个简单的模型，从而提高简单模型的表现能力。在实际应用中，识蒸馏优化可以大幅减少模型的参数数量和计算复杂度，同时提高模型的推理速度和精度。低秩分解优化是一种有效的模型加速方法。通过将模型的卷积核分解成多个低秩矩阵的乘积形式，可以大幅减少模型的参数数量和计算复杂度，同时保持模型的精度。在实际应用中，低秩分解优化可以加速模型的训练和推理，提高模型的实时性和响应速度。 综上所述，学习AI芯片轻量化网络结构设计的过程中，我深刻理解到了网络结构剪枝、识蒸馏优化和低秩分解优化在模型压缩和加速方面的重要性。这些方法不仅可以提高模型的计算效率和精度，还可以适应各种硬件平台的要求，从而更好地满足实际应用场景的需求。 ===============课程章节目录=============== 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 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 使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝 网络剪枝 第04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 ===============课程详细目录=============== 1)week 3 (2)第04周 ├─uint8量化一个网络-1.mp4 ├─uint8量化一个网络-2.mp4 ├─网络量化-1.mp4 ├─网络量化-2.mp4 ├─网络量化-3.mp4 ├─网络量化-4.mp4 ├─网络量化-5.mp4 (3)第05周 (4)第07周 ├─ncnn-1.mp4 ├─ncnn-2.mp4 ├─ncnn-3.mp4 ├─ncnn-4.mp4 ├─ncnn-5.mp4 ├─主题：使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-1.mp4 ├─主题：使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-2.mp4 (5)第一周 (6)第二周 (7)week 3使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝 ├─使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝-1.mp4 ├─使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝-2.mp4 (8)week 3网络剪枝 ├─网络剪枝-1.mp4 ├─网络剪枝-2.mp4 ├─网络剪枝-3.mp4 ├─网络剪枝-4.mp4 ├─网络剪枝-5.mp4 (9)第05周了解openppll架构 ├─了解openppll架构-1.mp4 ├─了解openppll架构-2.mp4 (10)第05周就业分析+岗位推荐 ├─就业分析+岗位推荐-1.mp4 ├─就业分析+岗位推荐-2.mp4 (11)第05周神经网络编译器简介 ├─神经网络编译器简介-1.mp4 ├─神经网络编译器简介-2.mp4 ├─神经网络编译器简介-3.mp4 ├─神经网络编译器简介-4.mp4 ├─神经网络编译器简介-5.mp4 (12)第一周 .轻量化网络结构设计 ├─Lecture1 轻量化网络结构设计-1.mp4 ├─Lecture1 轻量化网络结构设计-2.mp4 ├─Lecture1 轻量化网络结构设计-3.mp4 ├─Lecture1 轻量化网络结构设计-4.mp4 ├─Lecture1 轻量化网络结构设计-5.mp4 ├─Lecture1 轻量化网络结构设计-6.mp4 (13)第一周.实例分割相关的轻量网络并评估性能 ├─Review1 实例分割相关的轻量网络并评估性能-1.mp4 ├─Review1 实例分割相关的轻量网络并评估性能-2.mp4 (14)第二周使用知识蒸馏完成检测网络的压缩 ├─使用知识蒸馏完成检测网络的压缩-1.mp4 ├─使用知识蒸馏完成检测网络的压缩-2.mp4 (15)第二周知识蒸馏优化、低秩分解优化 ├─知识蒸馏优化、低秩分解优化-1.mp4 ├─知识蒸馏优化、低秩分解优化-2.mp4 ├─知识蒸馏优化、低秩分解优化-3.mp4 ├─知识蒸馏优化、低秩分解优化-4.mp4 ├─知识蒸馏优化、低秩分解优化-5.mp4

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