Towards Practical Deep Learning Model Compression and Accelerati

第十一届中国R会议（北京）

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开场致辞 - 赵佑明

开场致辞 - 杨淑仪

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主题介绍

Deep neural networks have liberated its extraordinary power on various tasks. However, it is still very challenging to deploy state-of-the-art models into real-world applications due to their high computational complexity. In this talk, I will start with the background of deep model compression and acceleration, and discuss the practical aspect of this technique. Then I will introduce three recent works done in TuSimple by novel techniques in model distillation and sparse model structure selection. By combining these techniques, we can build a fully automatic pipeline for joint model training, performance boosting and model acceleration. These works all demonstrate superior performance in practice, and have been deployed in TuSimple's production.

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