北大、字节跳动等如何通过增量学习将超像素分割模型LNSNet的120参数实现运算速度提升四倍？

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计算机视觉研究学院专题：作者Edison_G，采用持续学习中的梯度放松控制方法，与北大、北邮、字节跳动提出的新方法相比，在参数量降低近20%的同时，运算速度提升了4倍。

计算机视觉研究院专栏

作者：Edison_G

利用持续学习中梯度缩放控制的方法，北大、北邮、字节跳动提出的新方法相比经典算法在参数量降低近 20 倍的同时，运算速度提升了 4 倍。

一、简介

二、训练框架设计

三、模型结构及损失函数设计

四、实验

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计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。之后我们会针对相应领域分享实践过程，让大家真正体会摆脱理论的真实场景，培养爱动手编程爱动脑思考的习惯！

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