深度学习，如何平衡模型复杂度与计算资源？
在深度学习的世界里，模型复杂度与计算资源之间存在着微妙的平衡，随着模型层数的增加、参数的增多，其表达能力固然增强，但同时也带来了计算成本和过拟合的风险，如何在不牺牲模型性能的前提下，有效利用有限的计算资源呢？回答：模型剪枝（Model Pr...
在深度学习的世界里，模型复杂度与计算资源之间存在着微妙的平衡，随着模型层数的增加、参数的增多，其表达能力固然增强，但同时也带来了计算成本和过拟合的风险，如何在不牺牲模型性能的前提下，有效利用有限的计算资源呢？回答：模型剪枝（Model Pr...