一文读懂模型压缩发表时间：2023-03-18 18:16作者：沃恩智慧 根据斯坦福的AI年度报告，从趋势上来讲，整个DL界的模型都在越做越大，不管是CV还是NLP，不管是学界还是业界。随着预训练范式逐渐成为通识，之前的小模型将逐渐被淘汰，模型压缩在业界和学界也越来越受到关注。从就业角度讲，模型的效率要求越高，模型压缩工程师的需求就越大。模型压缩将在接下来的业界逐渐变得重要。 当然，随着深度学习的发展，模型变得越来越复杂，随之而来的模型参数也越来越多，需要训练的模型对于硬件的要求也越来越高。因此，模型压缩技术是通过提高推理速度，降低模型参数量和运算量来解决模型使用成本的问题。现在主流的模型压缩方法包含剪枝和量化。模型的剪枝是为了减少参数量和运算量，而量化是为了压缩数据的占用量。因此，不论是学术的角度还是就业的角度，模型压缩都是值得深入研究和探索的领域。 沃恩智慧导师--QS Top-60高校人工智能科学博士李老师为大家精读关于模型压缩的相关前沿论文，同时分析模型压缩当下前沿热点、研究趋势，带大家寻找论文的创新点及idea。 李老师师从IEEE Fellow，具备极强的学术届和工业界综合背景。目前累计发表包括NeurIPS，CVPR, ECCV，ICLR，AAAI, ICASSP等CCF-A/B类会议论文超15篇，长期担任CVPR, ECCV, NeurIPS, AAAI, ACM MM等顶会审稿人。同时已经指导超30名本硕学生发表SCI高区论文。 因此，在直播中，李老师也将分享自己作为模型压缩er在学界和业界的经历及经验总结，相信对大家一定会有很多启发。
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