| 極市線上分享 第35期 |
➤活動信息
主題：如何在GPU/CPU/移動端高效訓練CNN網絡
（看TEE AI算力棒在計算機視覺訓練和推斷的最新突破）
時間：本週四（11月15日）晚20:00~21:30
➤嘉賓信息
鄧文彬
TEE公司首席架構師，TEE AI Lab研究員。從事人工智能與互聯網技術行業12年，熟悉java/c++/python語言，曾服務於摩托羅拉、TCL等國際公司，在手機等智能硬件、軟件及IOT平臺方面有深入研究和經驗。擁有多年的深度學習經驗，在圖像分割方面發表過多篇國際頂會文章，對深度學習落地有深入的研究，在輕量化模型設計、網絡剪枝等方面有很深的造詣。
➤分享背景
從2012年AlexNet獲得ImageNet競賽冠軍開始，深度學習獲得了空前的發展和廣泛的應用。爲了提升性能，網絡都傾向於設計的比較複雜，這樣網絡的參數量、模型體積和計算量都比較大，很多網絡無法直接部署在移動端。
輕量化網絡設計、網絡剪枝和蒸餾等優化方法以及運用在網絡的設計、訓練以及最終的部署方面。但這些方法帶來的速度優化往往只有幾倍的量級，無法滿足複雜應用和各種APP同時運行的速度要求。本次分享嘉賓將從多角度分析訓練CNN網絡的痛點，以及提出大量減少佔用計算力來做高效的網絡推斷方法，以滿足端側高效高性能網絡推斷的要求。
➤分享大綱
GPU訓練CNN網絡的痛點
端側推斷CNN網絡痛點
如何使用TEE AI算力棒來解決計算機視覺中訓練和推斷的痛點
TEE AI算力棒訓練工具的使用
➤參與方式
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