Talk预告
本期为TechBeat人工智能社区第327期线上Talk。
北京时间7月29日(周四)晚8点,北京航空航天大学在读博士生——秦浩桐的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!
他与大家分享的主题是: “多场景下的模型低比特量化”,届时将介绍有关不同场景中的精确模型量化挑战与进展。
Talk·信息
主题:多场景下的模型低比特量化
嘉宾 : 北京航空航天大学在读博士生
秦浩桐
时间:北京时间7月29日 (周四) 20:00
地点:TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·提纲
先进深度神经网络通常包含海量参数和计算操作,很难在算力有限的硬件中直接运行部署。因此如何使模型又快又好,是当前深度学习技术实用落地的关键问题之一。目前,低比特量化已经成为一种获得轻量神经网络的有效方法。
本次分享主要为:
1、模型低比特量化压缩简介
2、不同场景中的精确模型量化挑战
3、用于离线量化的多样化样本生成
4、基于量化训练的二值3D点云网络
Talk·参考资料
这是本次分享中将会提及的资料,建议提前预习哦!
[1] https://arxiv.org/pdf/2103.01049.pdf
[2] https://htqin.github.io/Projects/BiPointNet.html
Talk·提问交流
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快来提问啦!
Talk·嘉宾介绍
秦浩桐
北京航空航天大学 在读博士生
秦浩桐,北京航空航天大学计算机学院博士生,导师为李未院士和刘祥龙教授。此前于北京航空航天大学计算机学院获学士学位。研究兴趣为基于低比特量化的硬件友好深度学习,致力于改善深度学习模型在资源有限场景下的推理、生产和部署环节。在ICLR,CVPR,ICCV,TMM等会议、期刊上发表学术论文7篇,其中一作4篇;组织申办中国模式识别与计算机视觉大会PRCV 2021“硬件友好的轻量化深度学习”专题论坛;曾获得国家奖学金、华为奖学金、腾讯犀牛鸟精英人才培养计划等。
个人主页:
https://htqin.github.io/
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