2025-02-17 企业动态 0
随着深度学习技术的飞速发展，神经网络在各个领域的应用日益广泛，但其庞大的参数量和计算需求也引发了人们对模型性能优化的关注。模型量化作为一种革命性的技术，它能够将浮点运算转换为低比特精度的定点运算，从而显著降低模型在训练和推理过程中的计算强度、存储空间和能耗消耗。然而，对于极致低比特网络（如4bit以下）、二值网络（仅1bit）以及梯度量化等场景，精度损失问题尤其突出，这些挑战正是本次直播要探讨的问题。
本次活动，我们诚挚邀请商汤科技研究院—链接与编译团队两位杰出的研究员，他们将分享团队在模型量化领域取得的一系列成果，其中包括多篇与北航刘祥龙教授合作发表在CVPR 2020、ICCV 2019等顶尖学术会议上的论文。这不仅是一次知识传递，更是一次智慧交流的盛宴，让我们一起探索如何通过模型量化来训练更高效、更节能的极低比特网络。
一、课程概述
主题：揭秘极致低比特网络：从理论到实践
时间：2023年4月9日（周六）20:00-21:30
观看链接：↓↓↓
http://www.aiacademy.org/open/course/786?from=leiphonecolumn_mooc0408
二、演讲大纲
极致低比特网络设计原则与实践技巧
二值化神经网络架构优化策略分析
模型量化技术之旅：从理论到实际应用案例分享
实际场景中的智能加速方法及其效果评估
网络结构搜索与模型量化交互机制解析
三、嘉宾简介：
余锋伟，商汤科技研究院高级研究员兼链接与编译组负责人，本科及博士毕业于北京航空航天大学计算机学院。他曾获MOT16视频多目标跟踪冠军、中美ASC世界大学生超级计算机竞赛一等奖，以及华为奖学金和国家奖学金。在ECCV、ICCV、CVPR及ICLR上共发表超过10篇论文，并担任内部开源技术中台核心架构师。
龚睿昊，商汤科技研究院见习研究员并加入链接与编译组，他以优秀学生身份获得商汤未来之星荣誉称号，并且曾被评为北京市三好学生。此外，他还参与了多项深度学习项目，在ICCV, CVPR, ICLR及Pattern Recognition期刊上发表了7篇论文，其中包括一次首席作者作品，其主要贡献集中于深度学习模型加速框架设计开发工作，为大量业务线项目提供支持。
四、本次活动报名方式：
扫描下方微信二维码添加AI研习社官方微信账号（AIyanxishe2），备注“智能优先+ModelQuantization”后，即可进入专属报名群聊获取详细资料及直播间连接信息。让我们共同探索这一前沿技术，将带来何种变革？
