在训练结束后进行剪枝操作的话,通常是根据一定的剪枝策略来选择需要剪枝的参数,并对它们进行剪枝。 蒸馏 神经网络中的蒸馏(Knowledge Distillation)指的是利用一个较大、较复杂的神经网络(被称为“教师网络”)的知识来指导训练一个较小、较简单的神经网络(被称为“学生网络”)的过程。具体来说,通过将教师网...
剪枝不仅涉及权重参数的剪枝,还可以剪除某些神经元节点,如下图所示: 注意剪枝并非适合所有的模型,对于一些稀疏模型(大部份参数都为0或者接近于0),剪枝可能没什么效果;对于一些参数比较少的小型模型,剪枝可能导致模型性能的明显下降;对于一些高精度的任务或者应用,也不适合对模型进行剪枝,比如医疗诊断这种人命关天的事。
蒸馏的全称为知识蒸馏(Knowledge Distillation,KD),是2015 年由深度学习开山鼻祖Hinton 提出的一种模型压缩方法,是一种基于教师-学生网络思想的训练方法。 蒸馏已经成为压缩模型的主流方法之一,可以与量化和剪枝叠加使用,达到可观的压缩比。 在知识蒸馏使用的教师-学生(Teacher-Student)网络中,教师模型是“知识”的输出者...
例如,在资源受限的边缘设备上,剪枝和量化可能更为适用;而在需要保持模型高性能的场景中,蒸馏技术则更具优势。 精细调整参数:无论是剪枝、蒸馏还是量化,都需要精细调整相关参数以确保模型性能的优化。例如,在剪枝过程中需要评估不同剪枝策略对模型性能的影响;在蒸馏过程中需要选择合适的软标签温度参数等。 综合应用多种...
第一种情况是剪枝做得不够细致，这就会使得剪枝后的模型与剪枝前没有太大区别，无法达到预期中小体量高性能的效果。第二种情况就是剪枝得有点过了，一些权重值较高的参数被设置为0了，这就会让模型出现稀疏矩阵，从而大幅降低模型的性能。蒸馏 知识蒸馏是一种机器学习技术，旨在将大型、复杂的模型（通常称为教师...
蒸馏过程通常包括两个阶段:预训练和微调。在预训练阶段,使用大模型对数据集进行训练,并生成软标签或计算特征表示。在微调阶段,使用生成的软标签或特征表示作为目标来对小模型进行训练。 结论 量化、剪枝和蒸馏是提高模型效率和推理速度的重要技术。量化可以减小模型的存储空间和计算复杂度,剪枝可以减小模型的大小,并利用...
蒸馏过程: 教师模型训练:首先训练一个高性能的教师模型。 知识提取:提取教师模型对数据的预测概率分布等关键信息。 学生模型训练:使用提取的知识训练学生模型,使其能够模仿教师模型的行为。 结语 量化、剪枝与蒸馏作为大模型压缩的三大法宝,各有千秋,相辅相成。通过综合运用这些技术,我们可以在保证模型性能的前提下,实...
工业界主流的模型压缩方法有:知识蒸馏(Knowledge Distillation,KD)轻量化模型架构(也叫紧凑的模型设计)、剪枝(Pruning)、量化(Quantization)。各个模型压缩方法总结如下: 二,知识蒸馏 一个复杂模型可由多个简单模型或者强约束条件训练得到。复杂模型特点是性能好,但其参数量大,计算效率低。小模型特点是计算效率高,但是其...
简介:【深度学习之模型优化】模型剪枝、模型量化、知识蒸馏概述 前言 模型部署优化这个方向其实比较宽泛。从模型完成训练,到最终将模型部署到实际硬件上,整个流程中会涉及到很多不同层面的工作,每一个环节对技术点的要求也不尽相同。但本质的工作无疑是通过减小模型大小,提高推理速度等,使得模型能够成功部署在各个硬件之...
一、模型蒸馏 1.1 蒸馏简介 知识蒸馏是指通过教师模型指导学生模型训练,通过蒸馏的方式让学生模型学习到教师模型的知识,最终使学生模型达到或媲美教师模型的准确度。 在模型压缩中,教师模型是一个预训练好的复杂的模型,而学生模型是一个规模较小的模型。如分类任务中,由训练好的教师模型在相同的数据下,通过将教师模型...