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深度学习之模型优化:核心算法与案例实践 版权信息
- ISBN：9787121481529
- 条形码：9787121481529 ; 978-7-121-48152-9
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
深度学习之模型优化:核心算法与案例实践 内容简介
本书由浅入深、系统性地介绍了深度学习模型压缩与优化的核心技术。本书共9 章，主要内容有：深度学习模型性能评估、模型可视化、轻量级模型设计、模型剪枝、模型量化、迁移学习与知识蒸馏、自动化模型设计、模型优化与部署工具。本书理论知识体系完备，同时提供了大量实例，供读者实战演练。
深度学习之模型优化:核心算法与案例实践 目录
第1章 引言 1
1.1 人工智能时代背景 1
1.2 数据处理 2
1.2.1 大数据时代背景 2
1.2.2 数据获取 3
1.2.3 数据清洗与整理 5
1.3 算法基础 7
1.3.1 卷积的概念 7
1.3.2 CNN基本概念 8
1.4 计算芯片 12
1.4.1 GPU 12
1.4.2 ARM 15
1.5 深度学习框架 16
1.5.1 Caffe 16
1.5.2 TensorFlow 17
1.5.3 PyTorch 17
第2章 模型性能评估 19
2.1 性能指标 19
2.1.1 基准模型 19
2.1.2 参数量 20
2.1.3 计算量与内存访问代价 21
2.1.4 计算速度 22
2.1.5 并行化程度 23
2.1.6 能耗 24
2.2 学术与产业竞赛 24
第3章 模型可视化 26
3.1 模型可视化基础 26
3.1.1 为什么要研究模型可视化 26
3.1.2 模型可视化的研究方向 27
3.2 模型结构可视化 27
3.2.1 Netscope可视化方法 27
3.2.2 TensorBoard模型结构可视化 33
3.2.3 Graphiz可视化工具 35
3.2.4 Netron可视化工具 38
3.3 模型参数与特征可视化 44
3.3.1 参数可视化 44
3.3.2 激活值可视化 46
3.3.3 工具 46
3.4 输入区域重要性可视化 48
3.4.1 基本原理 48
3.4.2 基于反向传播的输入可视化 49
3.4.3 类激活映射可视化 50
3.5 输入激活模式可视化 52
3.5.1 概述 53
3.5.2 梯度计算法 53
3.5.3 反卷积法 56
3.5.4 网络反转法 58
3.5.5 小结 58
3.6 模型可视化分析实践 59
3.6.1 基于梯度计算法的可视化 59
3.6.2 反卷积可视化 62
3.6.3 CAM可视化 68
3.6.4 小结 71
第4章 轻量级模型设计 72
4.1 卷积核的使用和设计 72
4.1.1 全连接层的压缩 72
4.1.2 小卷积核的应用 73
4.2 卷积拆分与分组 77
4.2.1 卷积拆分操作 78
4.2.2 分组卷积X
展开全部
深度学习之模型优化:核心算法与案例实践 作者简介
龙鹏，笔名言有三，先后就读于华中科技大学(2008-2012)，中国科学院半导体研究所神经网络实验室(2012-2015)，先后就职于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5)，陌陌科技深度学习实验室(2017.5-2019.3)，深度学习算法专家，阿里云MVP，华为云MVP，超过7年的深度学习领域从业经验，拥有丰富的传统图像算法和深度学习计算机视觉项目经验，运营技术公众号《有三AI》，著有书籍《深度学习之图像识别：核心技术与案例实战》(机械工业出版社2019.4)，《深度学习之模型设计：核心算法与案例实践》(电子工业出版社2020.6)，《深度学习之人脸图像处理：核心算法与案例实战》(机械工业出版社2020.7)，《深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹》(人民邮电出版社2021.4)，拥有10余项发明技术专利与学术论文，担任2022年HDIS Chair等职位。
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