深度学习在移动端的优化实践

所属分会场：软件性能优化

由于深度学习模型的预测阶段计算代价大，限制其在移动端本地化的应用。如何在保证精度的前提下，对深度学习性能进行优化，成为业内关注的重点。本报告以移动端高效运行深度学习模型为目标，分别从网络结构设计和模型压缩两个方面，介绍深度学习模型的性能优化方法。同时，结合电商业务中的图像识别应用实例，阐述深度学习在移动端的工程优化方案、以及性能和精度间的平衡策略。听众将在具体的关键技术获得受益，包括： 深度学习模型的设计和压缩优化策略；模型在图像分类、检测、语义分割上等具体任务上的性能优化；移动端本地运行深度学习模型的优化实践。