趋近智
先进卷积神经网络 (neural network) (CNN)架构在复杂的计算机视觉任务上获得了显著准确性。然而,其计算需求常常给实际部署带来重大障碍。当前先进模型可包含数亿甚至数十亿参数 (parameter),并且在推理 (inference)时需要大量计算资源(以每秒浮点运算次数,即FLOPS衡量)。这种性能代价高昂,在配备强大硬件的科研环境开发出的模型与实际应用中受限条件下的所需模型之间形成差距。
本节概述了促使模型压缩和高效深度学习 (deep learning)技术需求出现的主要动因。理解这些因素对于在不同环境中设计和部署高效的计算机视觉系统非常重要。
许多有吸引力的计算机视觉应用不在数据中心内,而是在资源有限的设备上运行:
上述限制使得使深度学习 (deep learning)模型更小、更快、更节能的策略成为必要。网络剪枝、知识蒸馏 (knowledge distillation)、量化 (quantization)(例如,将精度从 降低到 )以及设计固有高效架构(如 MobileNets)等技术直接应对了这些挑战。它们旨在减少参数 (parameter)数量,最小化所需计算量,并降低内存带宽需求,同时不大幅损害模型的预测准确性。
目标不仅仅是缩小模型,而是为特定应用和部署目标找到性能和效率之间的适当平衡。在本章后续内容中,我们将考察那些使复杂的计算机视觉能力能够部署到资源受限环境中,将强大的AI从实验室带入实际的方法。
这部分内容有帮助吗?
© 2026 ApX Machine LearningAI伦理与透明度•