深度网络数据编码新突破,上交大SPARK登上计算机体系结构顶会
随着深度神经网络(DNNs)模型在规模和复杂性上的迅速增长,传统的神经网络处理方法面临着严峻的挑战。现有的神经网络压缩技术在处理参数规模大、精度要求高的神经网络模型时效率低下,无法满足现有应用的需求。数值量化是神经网络模型压缩的一种有效手段。
随着深度神经网络(DNNs)模型在规模和复杂性上的迅速增长,传统的神经网络处理方法面临着严峻的挑战。现有的神经网络压缩技术在处理参数规模大、精度要求高的神经网络模型时效率低下,无法满足现有应用的需求。数值量化是神经网络模型压缩的一种有效手段。