檢索結果:共2筆資料 檢索策略: "Wen-hsien Fang".ecommittee (精準) and ckeyword.raw="知識蒸餾"
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隨著市場上應用情境的需求不斷提升與改變,深度學習網路架構也逐漸變的複雜且龐大,準確度上升的同時造成了模型參數指數性成長,亦產生了模型效率不佳等更多延伸問題,各個領域的應用需要在準確度與易用性上做出取…
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隨著深度學習的發展,為了因應人類不同種的需求及情境,網路架構被設計的越來越龐大且複雜。這些複雜的網路架構往往造成使用者必須消耗一定的運算資源、記憶體空間,而且不夠即時。為了解決這些缺點,模型壓縮技術…