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第74章 院士大佬第一课就点名王宇（第2页）
“在讲课之前我先问一下，哪位是王宇同学？”
话音刚落，教室内一阵低声窃窃私语，更有计算机学院蹭课学生东张西望。
王宇懵懂的站起身，十分诧异为什么林院士会问起自已，更让他没想到的是为什么堂堂院士，所上的第一节课还没开讲就点到了他的名字。
随着林院士的话音落下，低声议论声过后，一百多双眼睛齐刷刷的望向前排站起身的王宇，让其稍微有点不适应被聚焦的感觉。
“嗯，行坐下吧！”
林院士报以微笑点头，然后示意他坐下。
只听林院士继续说道：
“这节课有些内容被我更新修改过，和以往稍微有些不同。
更新内容一部分是介于受到王同学论文内容启发，请原谅我没经过你的允许，就擅自借用了你所提出的部分理论知识。
不过在我看来，王同学应该不会介意，因为我只是借用一些原理概念。
反正论文过段时间也会发表，咱们叉班的课程，又一直处在理论前沿领域，咱们只是用于进行公益性质教学...”
在听到林院士磊落的话语，台下的王宇回以善意微笑，赶忙摆手，表示老师这番解释有些过滤，完全没有必要。
林院士此举，既有欣赏提携之意在其中，又有隐隐树立标杆学生之意在内。
“好，下面我们进入正题，卷积神经网络，一般可适合用于当今社会，在计算资源受限的设备上进行高效的图像分类任务。
它采用了一些创新的设计，来减少模型的计算量和参数数量，同时由于极好的性能。
在经过深度开发之后，可以广泛应用到移动设备的应用上：
如人脸识别解锁、视频特效、侦测测体温、重复识别等等场景...
这段时间我们主要讲的是，如何利用当今互联的网庞大数据，对卷积神经网络用知识蒸馏的方法给他进行层层分类。
之前你们学习知识蒸馏时，我们是要把冗余大模型抽取成轻量化小模型，这其实就对应着轻量化网络其中的一个技术路线。
我总结了四个路线如下：
压缩已经训练好的模型：知识蒸馏，权值量化，剪枝，注意力迁移...
直接训练轻量化网络：Squeeze、Mobile、Xcetion、Shuffle...（挤压网络，移动网络，某结构或架构，混合网络）
加速卷积运算：低秩分解，im2col+GEMM（图像到矩阵+通用矩阵乘法）等等
最后才会涉及到硬件的部署：TensorRT（张量实时）、Tensorflow-slim（张量流-精简）、FPGA（现场可编程门阵列）、集成电路等等
有兴趣的同学可以课下查阅一下，张量（Tensor）是数学和物理学中的一个重要概念，它一般用于描述在不同坐标系下变换具有特定规律的物理量。
张量是一个多维数组的概念，可以表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数，这里就不过多叙述...”
最后这一段的专业知识讲解，现场百余人除了王宇，别说才叉班的同学，即便大三大四的师兄，也都只是听得懵懵懂懂！
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