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CVPR 2023 Highlight【已开源】| Stitchable Neural Networks:可拼接神经网络,支持丰富的部署场景!
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本文提出了一个创新的深度学习框架——可缝合神经网络(Stitchable Neural Networks,SN-Net),它用于有效地整合不同规模的预训练神经网络模型,如ResNet和DeiT系列。这种独特的神经网络模型框架为实现动态精度与效率的权衡提供了新的途径。SN-Net能够在运行时适应动态资源约束,从而提供高效的深度学习模型部署。 在SN-Net中,我们首先将预训练神经网络(我们称之为锚点)拆分到各个块或层,然后利用简单的拼接层将它们组合起来,将激活从一个锚点映射到另一个锚点。经过短时间的训练,SN-Net能够有效地在不同尺度的锚点性能之间进行插值。 在ImageNet分类的众多实验中,SN-Net与单独训练的网络相比,显示出了相同甚至更好的性能,并适应各种部署场景。例如,我们已经通过拼接Swin Transformers,用单个网络挑战了Timm model zoo中的数百个模型。 我们相信,这个全新的、具有弹性的模型框架SN-Net,将为广大社区提供一个强大的基线,以便进行更深入的研究。 论文全文可在此链接查阅:https://arxiv.org/pdf/2302.06586.pdf 代码可以在GitHub上获取:https://github.com/ziplab/SN-Net
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