《Efficient Deep Learning Book》[EDL] Chapter 1 - Introduction

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/EfficientDL

摘要

The chapter introduces the concept of efficient deep learning, emphasizing the need for balancing quality metrics (e.g., accuracy, precision) and footprint metrics (e.g., model size, latency). It discusses core efficiency techniques such as compression, learning methods, automation, and efficient model architectures. The chapter also highlights the importance of infrastructure and hardware in achieving efficiency. The book aims to provide tools and techniques to help practitioners make informed trade-offs between model quality and deployment efficiency.

AI总结

《Efficient Deep Learning Book》第一章重点总结如下：

本书旨在探讨如何提升深度学习模型的效率，首章介绍了效率提升的必要性和核心方法。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域表现出色，但其快速增长带来了高计算成本和资源消耗。因此，效率成为关键，从大型服务器到微控制器均需考虑训练与部署效率。

高效深度学习强调质量指标（如准确率）与资源占用指标（如模型大小、延迟）的平衡。模型压缩技术可减少占用但可能影响质量，而增加层数可能提升质量但增加资源消耗。四大核心领域包括压缩技术、学习技术、自动化和高效模型设计，加之基础设施支持，是实现效率提升的关键。

案例中，压缩技术如量化和神经架构搜索展示了在不增加资源的情况下提高模型质量的能力。后续章节将深入探讨这些技术并提供实践项目。