Optimisation de ResNet18 : Analyse comparative du Pruning, de la Quantification et de la Distillation
Le déploiement de modèles de deep learning sur des périphériques de bord (edge computing) impose des contraintes strictes en termes de mémoire et de puissance de calcul. ResNet18, bien qu'efficace, nécessite souvent une optimisation supplémentaire pour garantir une fluidité d'exécution en conditions réelles. Cet article explore trois méthodolog ...
Publié le 15 juin à 18h14