自动剪枝:用强化学习或遗传算法自动决定剪枝比例和位置。 缺点: 非结构化剪枝后的稀疏模型需要专用库(如 TensorFlow Lite)或硬件支持。 剪枝过多会导致模型无法恢复性能(“剪秃了”)。 综合应用:三剑客合体 这三种技术常结合使用,例如Google的MobileBERT同时采用蒸馏、量化和结构化剪枝,在自然语言理解任务中达到SOTA效率。
一般而言,根据剪枝流程的位置,可以将剪枝操作分为两种:训练时剪枝和后剪枝。 训练时剪枝其实和训练时使用Dropout 操作较为类似,训练时剪枝会根据当前模型的结果,删除不重要的结构,固化模型再进行训练,以后续的训练来弥补部分结构剪枝带来的不利影响,避免模型因为剪枝操作而造成的精度陡降。 后剪枝则是在模型训练完成后...
量化与剪枝可以结合使用以获得更大优化 。先剪枝再量化的流程能有效压缩模型 。量化剪枝后的模型也可进行蒸馏进一步提升 。在图像识别领域量化剪枝蒸馏应用广泛 。自然语言处理任务中这些技术也有诸多实践 。不同任务对模型量化、剪枝和蒸馏要求不同 。硬件平台特性会影响量化、剪枝和蒸馏策略 。新兴硬件可能需要全新的...
https://www.youtube.com/watch?v=jW2cmZ-9hLk为了在保持大型模型能力的同时,给这些巨无霸瘦身,于是就产生了模型压缩技术。今天咱们就来简单聊聊模型压缩的四大核心技术,量化、剪枝、蒸馏和二值化。视频中提到的参考论文:https://arxiv.org/pdf/1603.05279https://arxiv
端侧化是指将人工智能模型部署到终端设备上,直接在数据产生和处理的源头进行智能计算。随着人工智能技术的飞速发展,大型模型(大模型)在诸多领域取得了显著的成果,例如自然语言处理、 计算机 视觉和语音识别等。然而,大模型的部署和应用面临着诸多挑战,如计算资源消耗
模型剪枝:即移除对结果作用较小的组件 模型量化:比如将 float32 降到int8 知识蒸馏:将 teacher 的能力蒸馏到 student上,一般 student 会比 teacher 小。我们可以把一个大而深的网络蒸馏到一个小的网络,也可以把集成的网络蒸馏到一个小的网络上。 参数共享:通过共享参数,达到减少网络参数的目的 ...
模型剪枝技术就像是一位技艺高超的园艺师,仔细地修剪这棵大树,把那些“多余”的枝条剪掉。这样一来,大树(大模型)既能保持主要的功能,又能减少养分(资源)的消耗,变得更加“精干”。经过剪枝后的模型,运行起来更加高效,就像修剪后的大树,能更好地茁壮成长,发挥作用。 模型量化、蒸馏和剪枝等技术,就像是为大模型量...
模型压缩:量化、剪枝和蒸馏通常参数越多所需算力越大此处较为特殊的是embedding层和multiheadattention层前者是因为embedding操作本质上是查表操作所以占据较大的存储空间却不需要算力而后者是因为计算不同词的矩阵乘积没有用到模型的权重矩阵所以不需要存储空间但需要一定的算力 模型压缩:量化、剪枝和蒸馏 导读:近年来,...
Keras 模型的剪枝操作可以通过2019 年发布的Tensor-Flow Model Optimization Toolkit 工具实现。PyTorch 模型的剪枝操作可以通过torch.nn.utils.prune 工具实现。 04 蒸馏 量化和剪枝是最常用的模型压缩方法,有成熟的配套工具,但为了保证一定精度,其压缩比一般较小,还不足以让BERT 在移动设备的芯片上运行。
本研究通过评估四种主要的模型压缩技术:量化、低秩近似、知识蒸馏和剪枝,来解决这一挑战。系统地分析和比较了这些技术及其组合在优化ViT以适应资源受限环境方面的效果。全面实验评估表明,这些方法在模型准确性和计算效率之间实现了平衡的折中,为在边缘计算设备上的更广泛应用铺平了道路。