由于深度学习模型的预测阶段计算代价大,限制其在移动端本地化的应用。如何在保证精度的前提下,对深度学习性能进行优化,成为业内关注的重点。本报告以移动端高效运行深度学习模型为目标,分别从网络结构设计和模型压缩两个方面,介绍深度学习模型的性能优化方法。同时,结合电商业务中的图像识别应用实例,阐述深度学习在移动端的工程优化方案、以及性能和精度间的平衡策略。听众将在具体的关键技术获得受益,包括: 深度学习模型的设计和压缩优化策略;模型在图像分类、检测、语义分割上等具体任务上的性能优化;移动端本地运行深度学习模型的优化实践。
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