【人工智能】模型压缩四大方法概述 | 量化、剪枝、蒸馏和二值化 | 模型瘦身 | 降低精度 | 速度提升 | 知识蒸馏 | 温度参数 | XNOR | 优缺点为什么叫QQ 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 1996 0 07:24 App 自研“A股温度”量化指标,提示系统性风险 1346 1 06:22 App 情绪周期量化工具 ...
专利摘要显示，本发明属于计算机视觉领域，特别涉及一种基于剪枝和知识蒸馏组合的DETR目标检测模型压缩方法，包括计算Transformer结构每一层的注意力机制，利用注意力机制构建掩码；利用掩码对Transformer结构线性层和注意力层的参数进行自适应剪枝，得到原模型的第一压缩模型；将待压缩的Transformer结构的编码器作为学生网络，原...
是与剪枝不同的模型压缩手段之一。知识蒸馏也可以与模型剪枝结合起来，例如将完整模型作为教师模型，将剪枝...
通道剪枝是将模型中贡献较小的通道(channel)移除,从而减少模型的通道数量。层剪枝是将模型中对整体性能贡献较小的层(layer)移除。 三、知识蒸馏(Knowledge Distillation) 知识蒸馏是一种通过在一个较大的“教师”模型的指导下训练一个较小的“学生”模型的方法。在知识蒸馏中,教师模型通常是一个复杂的、高精度的模...
金融界2024年12月25日消息,国家知识产权局信息显示,重庆国资大数据智能科技有限公司申请一项名为“一种基于剪枝和知识蒸馏组合的DETR目标检测模型压缩方法”的专利,公开号CN 119169365 A,申请…
通过采用基于激活的指标和小型校准数据集进行剪枝,然后使用知识蒸馏进行高效的重新训练,他们已经证明,在显著降低计算成本的同时,可以保持甚至在某些情况下提高模型性能。这种创新方法为更易获得和更高效的 NLP 应用铺平了道路,使得在各种规模上部署 LLMs 变得可行,而不会产生令人望而却步的成本。 论文下载 论文地址:ar...
摘㊀要:针对基于深度学习的目标检测技术需要大量计算㊁卷积网络里大量参数占用内存空间导致模型太大无法较好进行部署等问题ꎬ提出一种基于模型剪枝和知识蒸馏的船舶目标检测方法.首先构建小样本船舶数据集ꎬ通过数据增广来扩充数据集数量ꎬ然后采用ＹＯＬＯｖ３模型对其进行训练ꎬ接着对网络进行模型剪枝ꎬ最后采用...
智洋创新：智洋自研大模型中应用了剪枝、量化和知识蒸馏等相关技术 每经快讯，有投资者在投资者互动平台提问：你好，请问公司目前有没有对大模型进行剪枝、量化、知识蒸馏等相关技术？智洋创新（688191.SH）2月10日在投资者互动平台表示，尊敬的投资者，您好。智洋自研大模型中应用了剪枝、量化和知识蒸馏等相关技术...
空间导致模型太大无法较好进行部署等问题,提出一种基于模型剪枝和知识蒸馏的船舶目标检测方法.首先构建小样本船舶数据集,通过数据增广来扩充数据集数量,然后采用YOLO v3模型对其进行训练,接着对网络进行模型剪枝,最后采用知识蒸馏技术对剪枝后的模型进行蒸馏,补偿剪枝后模型的检测精度损失.试验表明,剪枝后压缩了模型体积,...
智洋创新(688191.SH)：智洋自研大模型中应用了剪枝、量化和知识蒸馏等相关技术 格隆汇2月10日丨智洋创新(688191.SH)在互动平台表示，智洋自研大模型中应用了剪枝、量化和知识蒸馏等相关技术。