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。
通道剪枝(Channel Pruning):针对卷积层,在通道(channel)上进行剪枝,即去掉某些通道以减少参数量和计算量。 剪枝可以在训练过程中进行,也可以在训练结束后进行。在训练过程中进行剪枝操作的话,通常是按照一定的剪枝比例进行,然后再重新训练来调整剩余的参数。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...
以BERT 为例,一般有两种结构剪枝策略:Attention 头剪枝和层剪枝。 (1)Attention 头剪枝:BERT 的Multi-Head Attention 层在推理时间中占比排第二。有研究表明,Multi-Head Attention 层存在较大的冗余,因此BERT 的12-Head Attention 可以通过剪枝变为4-Head 甚至更少,这样的剪枝操作可以大大缩短Multi-Head Attention...
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...
2. 量化原理 3.感知训练量化-QAT 4. 训练后量化-PTQ/static/dynamic 4.1 动态量化 4.2 静态量化 5. 端侧量化推理部署 模型剪枝 1. 剪枝算法分类 2. 剪枝;流程 3. L1-norm剪枝算法 模型蒸馏 1. 知识蒸馏的方式 2. 知识蒸馏的方法 3.算法解读
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: 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...
量化与剪枝蒸馏 量化与剪枝蒸馏是将深度神经网络中的模型进行优化的技术方法。 量化是将神经网络中的浮点数参数转换为低精度的整数或定点数参数的过程,可以大大减少模型存储空间和计算量,从而提高模型的运行效率。 剪枝是通过删除神经网络中的冗余连接和权重来减少模型的复杂度,从而减小模型的存储空间和计算量。 蒸馏是...
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...
2.2 剪枝步骤 对模型剪枝有三种常见做法: 1.训练一个模型->对模型进行剪枝->对剪枝后的模型进行微调(最常见); 2.在模型训练过程中进行剪枝->对剪枝后的模型进行微调; 3.进行剪枝->从头训练剪枝后的模型。 剪枝可以进行细粒度剪枝、向量剪枝、核剪枝、滤波器剪枝等不同的剪枝算法。其中很重要的一点是在剪枝之后...