模型剪枝算法根据粒度的不同,可以粗分为4种粒度: 细粒度剪枝(fine-grained):对连接或者神经元进行剪枝,它是粒度最小的剪枝。 向量剪枝(vector-level):它相对于细粒度剪枝粒度更大,属于对卷积核内部(intra-kernel)的剪枝。 核剪枝(kernel-level):去除某个卷积核,它将丢弃对输入通道中对应计算通道的响应。 滤波器...
结构化剪枝剪掉基于特定规则的连接或分层结构,同时保留整体网络结构。非结构化剪枝针对单个参数,会导致不规则的稀疏结构。最近的研究工作致力于将 LLM 与剪枝技术相结合,旨在解决与 LLM 相关的大规模和计算成本。 知识蒸馏 知识蒸馏(KD)是一种实用的机器学习技术,旨在提高模型性能和泛化能力。该技术将知识从被称为教师...
细粒度剪枝(fine-grained),向量剪枝(vector-level),核剪枝(kernel-level)方法在参数量与模型性能之间取得了一定的平衡,但是网络的拓扑结构本身发生了变化,需要专门的算法设计来支持这种稀疏的运算,被称之为非结构化剪枝。 而滤波器剪枝(Filter-level)只改变了网络中的滤波器组和特征通道数目,所获得的模型不需要专门的...
自适应剪枝:根据模型的性能和训练进度动态调整剪枝策略。 量化剪枝:将剪枝过程与量化技术结合,以提高模型的压缩效果。 3.4 剪枝在不同类型的神经网络中的应用 剪枝方法在不同的神经网络结构中有着不同的应用。例如: 卷积神经网络(CNN):卷积神经网络中的剪枝主要集中在卷积层和池化层。 循环神经网络(RNN):循环神经网...
例如,在知识蒸馏中,选择合适的教师模型和学生模型是非常关键的;在轻量化模型架构中,需要权衡模型的复杂度和性能;在剪枝技术中,需要选择合适的剪枝策略和训练方法。此外,为了进一步提高深度学习模型的压缩效果,可以将多种压缩方法结合起来使用。例如,可以使用知识蒸馏和剪枝技术共同优化一个轻量化模型架构。这种混合方法...
例如,可以使用剪枝技术减小模型大小和计算复杂度,然后通过知识蒸馏将教师模型的丰富知识迁移到学生模型上,最后采用量化技术进一步压缩模型大小和提高推理速度。通过综合运用这些技术,可以在保证模型性能的同时实现高效的LLM模型压缩。总结:随着深度学习和自然语言处理领域的快速发展,LLM模型压缩技术变得越来越重要。本文详细探讨...
神经网络剪枝,知识蒸馏,以及模型优化设计 一.神经网络压缩 在如今人工智能的浪潮之下,深度学习在不少领域都取得了不错的成果。但是目前在边缘计算,物联网设备上的算力相比于我们的台式计算机还不太充足,我们在计算机上用于拟合的神经网络参数过多,不太适合运行在算力较弱的设备上,比如无人机,手机,平板电脑,自动驾驶...
由于降低了空间和时间复杂度，剪枝大型神经网络以创建高质量、可独立训练的稀疏掩码，可以保持与密集网络...
▲图1. HomoDistil 动机说明(用剪枝给知识蒸馏做初始化,并迭代式地获得最终的学生模型结构) HomoDistil:同源任务无关蒸馏 如图2 所示,本文所提出的 HomoDistil 先用教师模型初始化学生,并以类似 TinyBERT[1]的蒸馏损失函数作为修剪的目标函数,在每次迭代中,根据重要性得分从学生中删除最不重要的神经元并用蒸馏损...
《模型轻量化-剪枝蒸馏量化系列》YOLOv5无损剪枝(附源码) 7356 1 12:53 App 用具体实验数据(基于轻量化改进的yolov8n)告诉你,模型剪枝在轻量化中的地位有多高! 7547 3 8:21 App YOLOV8无损涨点方案-知识蒸馏 1.7万 -- 12:30 App 深度学习模型压缩方法(一):模型蒸馏 1.6万 5 11:21 App 深度学习...