Quels sont les principes de la compression de réseaux de neurones ?
Voici une liste non-exhaustive de travaux pertinents pour aller plus loin [17, 18, 19, 20, 21, 22]. Dans cette ressource nous avons introduit les grands principes de la compression de réseaux de neurones aux travers des trois stratégies les plus courantes : l’élagage, la décomposition et recomposition tensorielles, ainsi que la quantification.
Comment mesurer l’importance d’un neurone ?
Commençons par la mesure de l’importance. La procédure naïve et qui sert encore souvent de référence consiste à simplement mesurer la norme Lp des poids correspondant à chaque norme pour obtenir un vecteur I de normes : Dans le cas de l’élagage par similarité, nous allons grouper les neurones par ressemblance.
Pourquoi le déploiement des réseaux de neurones profonds est-il limité ?
Malgré des performances impressionnantes, le déploiement des réseaux de neurones profonds reste limité. Ceci s'explique en partie par le coût important (en termes de temps de calcul, d'espace mémoire et d'énergie) nécessaire à l'inférence.
Qu'est-ce que l'apprentissage profond par réseau de neurones ?
Les performances de ces approches sont données pour des tâches de vision (classification, détection segmentation) avec des architectures état de l'art (ResNets, MobileNets et EfficientNets). L’objectif de l’apprentissage profond par réseau de neurones est de pouvoir effectuer des prédictions pertinentes dans le cadre d’une tâche donnée.
Guide Al Moufid SVT BIOF 1ACpdf
Toutes les notions Les auteurs phares Les grandes périodes
ÉVALUATION DIAGNOSTIQUE DES ÉLÈVES
MODÉLISATION D’UN SYSTÈME FRIGORIFIQUE À ABSORPTION BI
MERCHANDISING MANAGEMENT
Les défis de l'évaluation des projets et programmes de réseaux de
Utiliser le suivi-évaluation pour une gestion orientée vers l'impact
Comportements Stratégiques-Types des Dirigeants au Sein des
CDG 45
