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...
具体来说,本文用教师模型初始化学生模型,以缓解两者在蒸馏过程中的容量和能力差异,并通过基于蒸馏损失的重要性得分的迭代剪枝,来逐步将学生模型修剪至最终想要的目标结构。在整个蒸馏+剪枝的过程中,教师和学生一直保持着较小的预测差异,这有助于知识更有效的传递。其核心动机如图 1 所示。 ▲图1. HomoDistil 动机说...
SynFlow 甚至随机剪枝），尤其是在高稀疏度级别时有明显的性能提升。
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...
本发明提供一种通道剪枝与知识蒸馏相结合的SAR图像多类型目标检测轻量化方法和装置。该方法包括:步骤1:将复杂模型在SAR影像数据集上进行稀疏化训练,判别复杂模型中各通道的重要程度,并采用通道剪枝裁剪次要通道,经过微调训练得到剪枝优化后的复杂模型;步骤2:将剪枝优化后的复杂模型作为教师网络,将轻量模型作为学生网络,...
本发明公开了一种基于网络剪枝和知识蒸馏的SAR舰船目标检测方法,属于雷达遥感图像应用技术领域。技术方案是首先设计适用于SAR多尺度、大长宽比目标的骨干网络结构,然后对该网络进行通道剪枝以产生较紧凑的模型。另外,应用知识蒸馏策略来弥补由于网络剪枝造成的性能下降。不同于常用检测模型蒸馏方法中的全特征模仿,本发明将...
基于网络剪枝和知识蒸馏的SAR舰船目标检测方法 本发明公开了一种基于网络剪枝和知识蒸馏的SAR舰船目标检测方法,属于雷达遥感图像应用技术领域.技术方案是首先设计适用于SAR多尺度,大长宽比目标的骨干网络结构,然后... 占荣辉,陈诗琪,王威,... 被引量: 0发表: 2021年 基于迁移学习和模型压缩的玉米病害识别方法 对常见...
轻量化网络是指在保持模型精度的基础上，进一步减少模型参数量和复杂度的一种技术。它既包括了对网络结构的探索，又有知识蒸馏、模型剪枝、模型量化等模型压缩技术的运用，是目前工业界和学术界的一个研究重点。在5月份，智东西公开课AI技术教研组聚焦于轻量化网络设计与优化的研究与应用，全新策划推出「轻量化网络...
摘要:本发明公开了一种基于网络剪枝和知识蒸馏的SAR舰船目标检测方法,属于雷达遥感图像应用技术领域。技术方案是首先设计适用于SAR多尺度、大长宽比目标的骨干网络结构,然后对该网络进行通道剪枝以产生较紧凑的模型。另外,应用知识蒸馏策略来弥补由于网络剪枝造成的性能下降。不同于常用检测模型蒸馏方法中的全特征模仿,本发...
稀疏模式:与过往剪枝方法常用的全局稀疏模式不同,本文采用的是针对单个权重的局部稀疏性,即修剪后的模型在所有权重矩阵内都满足一定的稀疏性要求。一方面,局部稀疏性对硬件和软件更优化,能够实现更大的推理加速;另一方面,局部稀疏性有助于更好地保持和教师模型相近的模型框架,这有助于蒸馏知识的传递。