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，但模型参数量和计算量的急剧增加也引发了诸多挑战。为了应对这一问题，模型量化技术成为了降低计算强度、缩小参数大小和优化内存消耗的一种有效手段。不过，在极低比特（<4bit）、二值网络（1bit）甚至是将梯度进行量化时，这项技术所带来的精度损失问题尤为突出。本次直播，我们将邀请来自商汤研究院—链接与编译团队的两位资深研究员，他们将分享团队在模型量化方面取得的创新成果，其中包括与北航刘祥龙老师团队合作发表于CVPR 2020、ICCV 2019等顶级会议论文。
课程信息：
主题：探索模型量化之道，打造极致性能极低比特网络
时间：4月9日（周四）20:00 - 21:00
观看链接：点击此处获取
分享提纲：
探索训练极低比特(<4bit)神经网络的艺术
高效二值化网络训练技巧解析
模型量化加速技术深入解读
模型量化在实际应用中的成功案例分析
结合结构搜索提升模型质量与效率
嘉宾介绍：
余锋伟，商汤科技高级研究员及链接与编译组负责人，是北京航空航天大学计算机学院本科及硕士毕业生。他曾获得MOT16视频多目标跟踪冠军、ASC世界大学生超级计算机竞赛一等奖以及华为奖学金等荣誉。目前，他担任内部开源技术中台架构师，并负责训练加速、自动部署、模型编译器等关键技术研发。在ECCV、ICCV、CVPR及ICLR上共有五篇论文发表。
龚睿昊作为见习研究员，是连接与编译组的一份子。他以优秀成绩毕业，并获得商汤科技未来之星奖项、中美交流项目资格、一等国家奖学金等殊荣。他的主要研究方向集中于深度学习模型压缩，加快推理速度。在众多国际期刊会议如ICCV, CVPR, ICLR上共发布六篇文章，其中包含一人主持作品并分担四篇合作文章工作。
直播报名指南：
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