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CascadeServe: 解锁模型级联进行推理服务
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种近似算法，使用预训练模型生成具有类似准确度但成本更低的级联模型。该算法应用于最先进的ImageNet分类模型，可降低浮点乘法和内存I/O的成本。自动生成的级联模型具有直观的特性，如对易于处理的图像使用较低分辨率输入，并在使用成本较低的模型时需要更高的预测置信度。
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关键要点
- 介绍了一种近似算法，使用预训练模型生成级联模型。
- 级联模型具有类似准确度但成本更低。
- 该算法应用于最先进的ImageNet分类模型。
- 可将浮点乘法降低达2倍，内存I/O降低达6倍。
- 自动生成的级联模型对易于处理的图像使用较低分辨率输入。
- 使用成本较低的模型时需要更高的预测置信度。
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