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引言 伴随深度学习技术广泛应用,神经网络模型在各个领域中发挥着越来越重点作用,可是,神经网络模型计算复杂度、资源消耗也日益增加,特别是在推理过程中,如何在保证模型性能前提下减少计算负担,变成当下研究重点方向,本文将从多个角度探讨如何在推理过程中减少神经网络计算负担,并结合具体案例实行分析。
引言 伴随人工智能技术不息发展,AI模型应用场景日益广泛,从语音识别、图像处理到自然语言处理;接近涵盖咱们生活方方面面,在实际应用中,AI模型须要实行推理、训练两部分工作,其中,推理是指将已经训练好模型应用于实际数据以获取预测结果过程;而训练则是指通过大量数据对模型实行改良、调整过程,可是,在实际应