讲座名称：【第三届高性能电子装备设计与智能制造高峰论坛】深度学习模型压缩加速技术

讲座人：丁贵广 研究员

讲座时间：10月30日14:30

讲座地点：

线下：北校区主楼Ⅲ区237报告厅

线上：腾讯会议直播（ID:817 148 836）

讲座人介绍：

丁贵广，清华大学软件集团特别研究员，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，清华大学软件集团副院长，北京信息科学与技术国家研究中心副主任。主要研究方向：以计算机视觉技术在国家公共安全、网络内容管理、自动驾驶和机器人等领域的实际需求为出发点，开展视觉感知理解、机器学习、数据检索等方面的研究，重点关注视觉感知理解、高效检索和弱监督学习理论与方法的研究，面向端侧和边缘侧计算能力有限、功耗限制高等场景，研究深度视觉模型压缩技术，研发端侧视觉计算系统和平台。课题组先后主持和基金委杰出青年科学基金项目、基金委重点项目、重点研发项目、国家973、863等项目数十项。发表高水平学术论文近百篇，获授权发明专利25项，相关成果成功应用于公安部二十三局、快手、新疆联海创智、数码视讯等单位，曾获国家科技进步二等奖、中国电子学会技术发明一等奖、中国人工智能学会吴文俊技术发明一等奖。

讲座内容：

深度学习模型的端侧部署已经成为人工智能应用的主要形式之一，如智能手机、智能摄像头、自动驾驶等场景，然而深度学习模型复杂度高、参数量大，给端侧部署带来了巨大挑战，如何在不损失或较少损失模型精度的前提下，减小模型的计算复杂度是人工智能领域研究的重要方向之一。本次报告将介绍深度学习模型的压缩优化技术，包括模型减枝、参数稀疏化以及重参数化等压缩方法，以及项目组提出的“训大用小” 的训练和部署方法论、全局近似最优模型裁剪技术等。

主办单位：机电工程集团