北大与字节跳动如何通过120参数实现LNSNet超像素分割模型，运算速度提升四倍？

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计算机视觉研究院专家：Edison_G利用持续学习中梯度和释放控制的方法，北大、北邮、字节跳动提出的新方法，相较于经典算法在参数量降低近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。