模型剪枝真的有用吗?深度探讨稀疏化矩阵运算在现有硬件上的尴尬境地
模型剪枝(Pruning)作为一种重要的模型压缩技术,其核心思想是移除神经网络中不重要的权重,从而减小模型体积并理论上降低计算量(FLOPs)。然而,在实践中,尤其是部署到通用CPU或GPU上时,我们往往发现剪枝带来的FLOPs减少并未等比...
模型剪枝(Pruning)作为一种重要的模型压缩技术,其核心思想是移除神经网络中不重要的权重,从而减小模型体积并理论上降低计算量(FLOPs)。然而,在实践中,尤其是部署到通用CPU或GPU上时,我们往往发现剪枝带来的FLOPs减少并未等比...
在深度学习优化和不确定性估计中,二阶导数(曲率信息)扮演着至关重要的角色,尤其是在牛顿法或拟牛顿法(如BFGS)中。TensorFlow 2.x 的 Eager 模式提供了灵活的自动微分机制 tf.GradientTape。虽然它主要用于计...
推荐系统是许多互联网产品的核心组件,但它们也面临着被滥用的风险。协同过滤(CF)攻击,特别是Top-K攻击(或称Shilling Attack),旨在通过注入虚假的用户偏好数据来恶意影响推荐结果。作为AI基础设施的维护者,理解和模拟这些攻击...