因此,他们为每个输入特征添加一个额外的权重,并让网络了解每个特征的重要性。同时,他们也用更便宜些的深度可分离卷积来代替所有的正则卷积。通过这些优化,BiFPN进一步提高了4%的精度,同时降低了50%的计算成本。第三个优化涉及在不同的资源约束下实现更好的精度和效率权衡。谷歌研究者此前的相关工作已经表明,联合缩放网络的深度、宽度和分辨率,可以显著提高图像识别的效率。谷歌竞价推广。
Android M开发者预览版将于今日发布,首批支持Nexus 5、6、9等设备,正式版本推出则需要等到2015第三季度。 1) Memory, GC, and Performance除了速度差异之外,执行GC操作的时候,所有线程的任何操作都会需要暂停,等待GC操作完成之后,其他操作才能够继续运行。谷歌优化推广。
它能优化 TensorFlow 中的 FP16 浮点数和 INT8 整型数,并能自动选择针对特定平台的内核,以大化吞吐量,并大限度的降低 GPU 推理期间的延迟。全新的集成工作流程简化了在 TensorFlow 中使用 TensorRT 的步骤,同时使得 TensorFlow 达到了世界一流的性能水平。
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