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讲座报告

深度学习模型压缩加速技术

来源:机电工程学院          点击:
报告人 丁贵广 研究员 时间 10月30日14:30
地点 线上线下相结合 报告时间

讲座名称:【第三届高性能电子装备设计与智能制造高峰论坛】深度学习模型压缩加速技术

讲座人:丁贵广 研究员

讲座时间:10月30日14:30

讲座地点:

线下:北校区主楼Ⅲ区237报告厅

线上:腾讯会议直播(ID:817 148 836)


讲座人介绍:

丁贵广,清华大学软件学院特别研究员,博士生导师,国家杰出青年科学基金获得者,清华大学软件学院副院长,北京信息科学与技术国家研究中心副主任。主要研究方向:以计算机视觉技术在国家公共安全、网络内容管理、自动驾驶和机器人等领域的实际需求为出发点,开展视觉感知理解、机器学习、数据检索等方面的研究,重点关注视觉感知理解、高效检索和弱监督学习理论与方法的研究,面向端侧和边缘侧计算能力有限、功耗限制高等场景,研究深度视觉模型压缩技术,研发端侧视觉计算系统和平台。课题组先后主持和基金委杰出青年科学基金项目、基金委重点项目、重点研发项目、国家973、863等项目数十项。发表高水平学术论文近百篇,获授权发明专利25项,相关成果成功应用于公安部二十三局、快手、新疆联海创智、数码视讯等单位,曾获国家科技进步二等奖、中国电子学会技术发明一等奖、中国人工智能学会吴文俊技术发明一等奖。

 

讲座内容:

深度学习模型的端侧部署已经成为人工智能应用的主要形式之一,如智能手机、智能摄像头、自动驾驶等场景,然而深度学习模型复杂度高、参数量大,给端侧部署带来了巨大挑战,如何在不损失或较少损失模型精度的前提下,减小模型的计算复杂度是人工智能领域研究的重要方向之一。本次报告将介绍深度学习模型的压缩优化技术,包括模型减枝、参数稀疏化以及重参数化等压缩方法,以及项目组提出的“训大用小” 的训练和部署方法论、全局近似最优模型裁剪技术等。

 

主办单位:机电工程学院

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