TensorFlow 下構建高效能神經網路模型的最佳實踐
隨著神經網路演算法在影像、語音等領域都大幅度超越傳統演算法，但在應用到實際專案中卻面臨兩個問題：計算量巨大及模型體積過大，不利於移動端和嵌入式的場景；模型記憶體佔用過大，導致功耗和電量消耗過高。因此，如何對神經網路模型進行優化，使盡可能不損失精度的情況下，能減少模型的體積，並且計算量也降低，就是我們將深度學習在更廣泛地場景下應用時要解決的問題。本場 Chat 主要包括：
- 加速神經網路模型計算的主要方向
- 目前模型壓縮的 4 類主流方法
- 模型剪枝的過程、特點，及在經典神經網路模型中的剪枝結果
- 模型量化的過程、特點及基本原理
- TensorFlow 下的模型壓縮工具：量化例項、實現及表示
- 實戰在經典神經網路 ResNet50 上的模型壓縮實驗及收益提升
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