Talk預告 | 北京航空航天大學在讀博士秦浩桐: 多場景下的模型低比特量化

本期為TechBeat人工智能社區(qū)第327期線上Talk。
北京時間7月29日(周四)晚8點,北京航空航天大學在讀博士生——秦浩桐的Talk將準時在TechBeat人工智能社區(qū)開播!
他與大家分享的主題是: “多場景下的模型低比特量化”,屆時將介紹有關(guān)不同場景中的精確模型量化挑戰(zhàn)與進展。
Talk·信息
主題:多場景下的模型低比特量化
嘉賓:北京航空航天大學在讀博士生
秦浩桐
時間:北京時間?7月29日 (周四) 20:00
地點:TechBeat人工智能社區(qū)
http://www.techbeat.net/
完整版怎么看?
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Talk·提綱
先進深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包含海量參數(shù)和計算操作,很難在算力有限的硬件中直接運行部署。因此如何使模型又快又好,是當前深度學習技術(shù)實用落地的關(guān)鍵問題之一。目前,低比特量化已經(jīng)成為一種獲得輕量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效方法。
本次分享主要為:
1、模型低比特量化壓縮簡介
2、不同場景中的精確模型量化挑戰(zhàn)
3、用于離線量化的多樣化樣本生成
4、基于量化訓練的二值3D點云網(wǎng)絡(luò)
Talk·參考資料
這是本次分享中將會提及的資料,建議提前預習哦!
[1]?https://arxiv.org/pdf/2103.01049.pdf?
[2]?https://htqin.github.io/Projects/BiPointNet.html?
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Talk·嘉賓介紹

秦浩桐,北京航空航天大學計算機學院博士生,導師為李未院士和劉祥龍教授。此前于北京航空航天大學計算機學院獲學士學位。研究興趣為基于低比特量化的硬件友好深度學習,致力于改善深度學習模型在資源有限場景下的推理、生產(chǎn)和部署環(huán)節(jié)。在ICLR,CVPR,ICCV,TMM等會議、期刊上發(fā)表學術(shù)論文7篇,其中一作4篇;組織申辦中國模式識別與計算機視覺大會PRCV 2021“硬件友好的輕量化深度學習”專題論壇;曾獲得國家獎學金、華為獎學金、騰訊犀牛鳥精英人才培養(yǎng)計劃等。
個人主頁:
https://htqin.github.io/
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