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モバイル用での高速化などをふまえたモデルの高速化手法。CNN使った軽くなるモデルを基本として蒸留、量子化と。あとやっぱReLUだと軽いとか。今回の資料もすごく参考になった。yu4uさん。
stealthinu のブックマーク 2023/06/03 11:27
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speakerdeck.com/yu4u2023/05/30
深層学習モデル（畳み込みニューラルネットワーク; CNN、Vision Transformer; ViT）の高速化手法のまとめ より詳細な資料は下記 CNN: https://speakerdeck.com/yu4u/moteruakitekutiyaguan-dian-karanogao-su-hua...
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モバイル用での高速化などをふまえたモデルの高速化手法。CNN使った軽くなるモデルを基本として蒸留、量子化と。あとやっぱReLUだと軽いとか。今回の資料もすごく参考になった。yu4uさん。
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高速な深層学習モデルアーキテクチャ2023
深層学習モデル（畳み込みニューラルネットワーク; CNN、Vision Transformer; ViT）の高速化手法のまとめ より詳細な資料は下記 CNN: https://speakerdeck.com/yu4u/moteruakitekutiyaguan-dian-karanogao-su-hua...
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