Квантизация генеративно-состязательных сетей

Аннотации

Аннотация

Генеративные модели получили широкое распространение за последние несколько лет, занимая значительную часть в создании контента. Генеративносостязательные сети (GAN) — один из самых популярных типов генеративных моделей. Однако вычислительные мощности, необходимые для обучения стабильных, крупномасштабных моделей с высоким разрешением изображений, могут быть огромными, что делает обучение или даже запуск таких моделей дорогостоящим процессом. Исследование оптимизации нейронных сетей открывает различные методы снижения требуемой памяти графического процессора, сокращения времени обучения и создания более компактных моделей без заметной потери качества генерируемых данных. В этом исследовании применяются методы квантования к GAN и оцениваются результаты с помощью собранного набора данных.