010、轻量化模型:MobileNet、EfficientNet与模型剪枝技术

张开发
2026/4/13 6:09:40 15 分钟阅读

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010、轻量化模型:MobileNet、EfficientNet与模型剪枝技术
010、轻量化模型:MobileNet、EfficientNet与模型剪枝技术从一次深夜部署说起周五凌晨两点,我被手机警报吵醒——客户那边的人脸识别服务又崩了。登录服务器一看,内存爆了,GPU显存也没撑住。导火索很简单:新上线的ResNet-50模型在并发请求下直接把16G显存吃满。这已经不是第一次了,传统CNN模型在边缘设备上的部署,简直就是资源消耗的无底洞。那天晚上我一边重启服务,一边下定决心:必须把轻量化模型这套东西彻底搞透。MobileNet:把卷积拆开玩先看MobileNet v1的核心思路——深度可分离卷积。传统卷积同时处理空间信息和通道信息,而MobileNet把它拆成两步:# 传统卷积是这么干的(别这样写,太耗资源)x=Conv2D(filters=256,kernel_size=

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