轻量化模型，其实也是模型小型化的一种方式。主要思想是针对神经网络模型设计更高效的网络计算方式，从而使神经网络模型的参数量减少的同时，不损失网络精度，并进一步提高模型的执行效率。推理引擎之模型小型化，主要集中介绍模型小型化中需要注意的参数和指标，接着深入了解 CNN 经典的轻量化模型和 Transformer 结构的轻量化模型。
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| 大纲 | 小节 | 链接 |
|---|---|---|
| 模型小型化 | 01 推理参数了解 | 文章, PPT, 视频 |
| CNN 类型 | 02(上) CNN 模型小型化 | 文章, PPT, 视频 |
| CNN 类型 | 02(下) CNN 模型小型化 | 文章, PPT, 视频 |
| CNN 类型 | 021 SqueezeNet 系列 | 文章, PPT |
| CNN 类型 | 022 Shufflenet 系列 | 文章, PPT |
| CNN 类型 | 023 MobileNet 系列 | 文章, PPT |
| CNN 类型 | 024 ESPNet 系列 | 文章, PPT |
| CNN 类型 | 025 FBNet 系列 | 文章, PPT |
| CNN 类型 | 026 EfficientNet 系列 | 文章, PPT |
| CNN 类型 | 027 GhostNet 系列 | 文章, PPT |
| Transformer 类型 | 03 Transformer 小型化 | 文章, PPT, 视频 |
| Transformer 类型 | 031 MobileVit 系列 | 文章, PPT |
| Transformer 类型 | 032 MobileFormer 系列 | 文章, PPT |
| Transformer 类型 | 033 EfficientFormer 系列 | 文章, PPT |
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