《Efficient Deep Learning Book》[EDL] Chapter 4 - Efficient Architectures

• 语言: 英语
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• 来源: github.com/EfficientDL

摘要

文档讨论了多种高效深度学习架构，包括Transformer的优化方法如低秩和内核近似，以及Depthwise Separable Convolution用于减少卷积计算量。还涉及了嵌入表的生成与应用，使用支持向量机进行分类，以及注意力机制在序列数据处理中的优势。

AI总结

《Efficient Deep Learning Book》第四章聚焦于高效深度学习架构，重点讨论了transformer和卷积神经网络的优化方法。

首先，章节详细介绍了transformer模型中自注意力层的高计算复杂度问题，并提出多种优化策略。Tay等人在2020年的调查中将这些方法分类为低秩/核近似组等（如图4-19）。通过在ARM设备上测量推理延迟，展示了优化后的模型效率。

其次，章节探讨了深度可分离卷积（DSC），由深度卷积和点卷积组成，显著降低了计算复杂度，适用于资源受限的移动设备。引用Chollet 2017年的研究，说明其在实际应用中的有效性。

此外，章节通过手动创建动物嵌入的实例，详细说明了词嵌入的原理和流程，包括嵌入生成、查找和模型训练。强调注意力机制在捕捉长距离依赖方面的优势，并用可视化图表展示其关注点分布。

章节还比较了注意力模型与RNN，显示前者在训练速度和准确率上优越，同时推理延迟更低，适合处理序列数据。通过嵌入投影工具，验证嵌入捕捉语义关系的有效性，或如图4-10所示king周围词的案例。

总结而言，本章系统阐述了高效transformer架构和DSC，结合词嵌入的应用和模型训练方法，通过丰富的实例和图表，为深度学习优化提供了深入理解。