Скачать или смотреть 3.7 В поисках скорости | Эффективные алгоритмы свертки | Ускорение работы сверточных нейронных се...

Обучение и развёртывание свёрточных нейронных сетей (CNN) может быть ресурсоёмким, но эффективные интеллектуальные алгоритмы свёртки могут значительно сократить время и стоимость. В этом видео мы рассмотрим наиболее эффективные методы ускорения свёрток без ущерба для точности.

Вы узнаете:

Алгоритмическая оптимизация: от классического быстрого преобразования Фурье (БПФ) до алгоритма Винограда – узнайте, как математические вычисления сокращают объём вычислений.

Глубинные и точечные свёртки: секретный ингредиент MobileNet и других лёгких архитектур.

Групповые свёртки и перестановка каналов: как разделение каналов снижает сложность, сохраняя высокую производительность.

Разреженные и низкоранговые свёртки: использование разреженности для пропуска ненужных вычислений.

Стратегии, учитывающие аппаратное обеспечение: обучение со смешанной точностью, ускорение на GPU/TPU и эффективные с точки зрения памяти структуры данных (NCHW против NHWC).

Советы по фреймворку: Реализация этих оптимизаций в PyTorch и TensorFlow как для обучения, так и для вывода.

К концу этого видео вы узнаете, какие эффективные методы свертки лучше всего подходят для мобильного развертывания, приложений реального времени и крупномасштабных производственных систем, помогая вам создавать более быстрые, лёгкие и экологичные сверточные нейронные сети.

👍 Действие: Поставьте лайк, поделитесь ссылкой и подпишитесь, чтобы получить больше советов по повышению эффективности глубокого обучения. Оставьте комментарий ниже, чтобы рассказать об оптимизации, которую вы хотели бы попробовать в следующий раз!