@CodePlayHu 期待
模型压缩总览深度学习使得很多计算机视觉任务的性能达到了一个前所未有的高度。不过，复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因...
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MXNet-获取中间层输出及相应的梯度
最近为了得到CNN中每一层激活值对应的梯度（自动计算的梯度只有每一层对应的权值和偏置，MX又没有pytorch那样的backward_hook那样的神器），考虑用autogr...
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模型压缩总览深度学习使得很多计算机视觉任务的性能达到了一个前所未有的高度。不过，复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因...
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@CodePlayHu 请问下，后面卷积神经网络的网络模型发展趋势是怎样的？谢谢
模型压缩总览
深度学习使得很多计算机视觉任务的性能达到了一个前所未有的高度。不过，复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因...
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@CodePlayHu 非常好的知识图谱，谢谢分享。
模型压缩总览
深度学习使得很多计算机视觉任务的性能达到了一个前所未有的高度。不过，复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因...
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