ディープニューラルネットワーク（DNN）は、多くの現実の問題を解決するのに効果的です。 DNNモデルが大きいほど、通常は品質（精度など）が高くなりますが、計算が多すぎると、トレーニングと推論に時間がか

arxiv_reader のブックマーク 2021/06/21 11:24

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4704369186962269698/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.09857v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.09857v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2106.09857v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">スケジュールされた成長と剪定の方法による効果的なモデルのスパース化</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/sparse">sparse</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pre-training">pre-training</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pruning">pruning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/segmentation">segmentation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープニューラルネットワーク（DNN）は、多くの現実の問題を解決するのに効果的です。 DNNモデルが大きいほど、通常は品質（精度など）が高くなりますが、計算が多すぎると、トレーニングと推論に時間がか</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210621#bookmark-4704369186962269698"><span class="datetime-body">2021/06/21 11:24</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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