Доска почета

По сжатию: accuracy тоже падает? вот кстати такая штука от NVIDIA наверно тоже сжимает\квантизирует. https://developer.nvidia.com/tensorrt

Переход на малобитную арифметику https://petewarden.com/2016/05/03/how-to-quantize-neural-networks-with-tensorflow/ Да хоть те же пресловутые GAN'ы...никто их не делает на caffe, т.к. извращение это...да и object detection там делается из кучи костылей...

На любой чих вам придётся писать свой loss или свой layer и надо подумать на чем вы это сможете сделать. Тут есть неплохое сравнение http://cs231n.stanford.edu/slides/2016/winter1516_lecture12.pdf Caffe не нравится тем ,что python api без нормальной документации. Куча библиотек-зависимостей не весело деплоить и интегрировать в С++ проект. Не удобно править prototxt (6к строк для ResNet), можно дефайнить сеть в питоне только через дурацкие трюки. Так же говорят что в Caffe свертка не оптимальна по памяти. https://github.com/Yangqing/caffe/wiki/Convolution-in-Caffe:-a-memo Кто то сравнивал какой нибудь AlexNet на Caffe/Tensorflow по скорости? Тут не очень понятно т.к. есть только Caffe(native) https://github.com/soumith/convnet-benchmarks Мои результаты: https://github.com/mrgloom/kaggle-dogs-vs-cats-solution P.s. можете порыться тут https://github.com/mrgloom/Semantic-Segmentation-Evaluation

Словами не передать, какие боль и страдания я испытвал каждый раз, сталкиваясь с этим фрейморком Серьезно, может он и был когда-то крут потому, что альтернатив особо не было, но при живом tensorflow/theano/caffe он нафиг не сдался. Куча каких-то сторонних модулей, раскиданых по всему github'у, полувымершее комьюнити...хз зачемим пользовться в 2017 году...pytorch еще может быть, но не чистый torch. Ну Lua ведь и задумывался как портабельный скриптовый язык...т.ч. в C/C++ код должен интегрироваться из коробки. Там вроде бы никакой магии нету в ENet, и все должно легко переписываться на любой уютненький фреймворк.