Sau khi phát triển được một mô hình (model) đạt được độ chính xác theo yêu cầu. Việc tiếp theo có lẽ chúng ta sẽ phải làm trước khi triển khai mô hình là tối ưu về tốc độ(speed), bộ nhớ(memory footprint) và năng lượng(energy). Những cách phổ biến có thể nghĩ đến là lượng tử hóa(quantization), chưng cất hiểu biết(knowledge distillation) và cắt tỉa trọng số(weight pruning). Trong bài này,...
Paper Explain
Đặt vấn đề Trong thời đại smartphone, laptop, tablet (trong tương lai là cả các thiết bị IoT) đã quá phổ biến như hiện nay. Lượng dữ liệu sản sinh từ các thiết bị này hàng ngày là vô cùng lớn. Với các kỹ sư AI luôn "đói" dữ liệu thì đây quả là nguồn tài nguyên khao khát được khai thác. Tuy nhiên, chủ nhân của những thiết bị này không dễ dàng trao đi dữ liệu (và cả tài nguyên tính...
Paper Explain