《表1 基于强化学习的轻量级模型方法的比较》
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AMC[5]算法提出:压缩精度对每层的稀疏性非常敏感，需要细粒度的动作空间.与传统的在离散空间上进行搜索不同，AMC[5]算法采用DDPC[49]代理的连续压缩比控制策略，通过优化损失函数学习模型压缩策略.特别地，DDPC[49]代理以分层的方式处理神经网络，对于每一层Lt，代理接受编码该层的有用特征St，然后输出精确压缩比.第Lt层压缩完成后，代理移动到下一层Lt+1，在没有微调的情况下，对压缩后的神经网络中的所有层的精度进行评估.这种简单的近似，可以避免不必要的重新训练，并提供高质量的搜索结果.不同的基于强化学习的轻量级模型方法的比较见表1.AMC[5]与其他方法N2N[50]，NT[51]，NAS[6]的区别在于无需微调，仅需要设计一个简单的控制器，实现用较少的GPU时间实现快速压缩，同时也支持连续的动作空间.
| 图表编号 | XD00153544600 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2020.09.01 |
| 作者 | 葛道辉、李洪升、张亮、刘如意、沈沛意、苗启广 |
| 绘制单位 | 西安市大数据与视觉智能关键技术重点实验室(西安电子科技大学)、嵌入式技术与视觉处理研究中心(西安电子科技大学)、嵌入式技术与视觉处理研究中心(西安电子科技大学)、上海宽带技术及应用工程研究中心、西安市大数据与视觉智能关键技术重点实验室(西安电子科技大学)、嵌入式技术与视觉处理研究中心(西安电子科技大学)、西安市大数据与视觉智能关键技术重点实验室(西安电子科技大学)、陕西省区块链与安全计算重点实验室(西安电子科技大学) |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
