可以看出tt压缩的模型训练时间更长,显存占用更多,TT压缩的模型大小为166.4kb, 没压缩的模型大小为24.8MB,这明显跟模型的参数量有关系。 那么是否有方法可以折衷呢,方法在 也有提到,就是先正常训练,然后对模型进行分解,最后微调,具体的代码可以自己试验一下。 下一部分讲另一应用,张量补全,依旧要拖更啊~~~...
一、常见模型压缩方法 1.蒸馏 2.量化 3.剪枝 4.低秩分解->张量分解 5.TS 二、模型量化 量化是指将信号的连续取值近似为有限多个离散值的过程。可理解成一种信息压缩的方法。在计算机系统上考虑这个概念,一般用“低比特”来表示。也有人称量化为“定点化”,但是严格来讲所表示的范围是缩小的。定点化特指scale为2...
张量分解的作用: 数据压缩:通过近似表示降低数据存储和传输的成本。 特征提取:识别出数据中的主要成分,用于后续的分析或机器学习任务。 缺失值估计:在数据不完整的情况下,可以通过分解后的模型来预测缺失值。 降噪:去除数据中的噪声,保留主要的信息。 模式识别:发现隐藏在高维数据中的模式和趋势。 张量分解的具体例子...
P,QP,Q和RR为对应的因子矩阵A,BA,B和CC的成分数(例如列向量的数目). 如果P,Q,RP,Q,R小于I,J,KI,J,K, 我们可以将核心张量GG视作XX的一个压缩版本. 在某些情况下, 压缩版本所需的空间远远小于原始张量. 大多数的拟合算法假设因子矩阵的列向量是单位正交(orthnonormal)的, 但其实这并不是必要的. 事实...
另外,现在的深度学习中也有用张量分解做模型的压缩的。 CS-Jackson commented on Tue Feb 20 2018 谢谢解答。 AlgnersYJW commented on Mon Feb 26 2018 请问楼主是否方便分享下您基于BTD发表在IEEE TGRS上论文的代码,若方便,可发送至邮箱(yujieahaq@163.com),谢谢 bearshng commented on Mon Feb 26 2018...
低秩方法很适合模型压缩和加速,但是低秩方法的实现并不容易,因为它涉及计算成本高昂的分解操作。另一个问题是目前的方法都是逐层执行低秩近似,无法执行全局参数压缩,因为不同的层具备不同的信息。最后,分解需要大量的重新训练来达到收敛。 二、方法 https://blog.csdn.net/flying_sfeng/article/details/87453217 ...
针对目前张量分解方法的高压缩率带来的模型准确率降低问题,本发明通过对现有的张量分解方式进行改进,即引入非线性因素来提高网络模型表达能力,具体在对多层感知器使用张量串分解进行压缩的基础上,于tt矩阵乘法中插入非线性激活函数,进而提高整个多层感知机的非线性表达能力,在降低网络模型存储空间,减少网络参数量的同时,...
张量分解是一个强大的数学工具,可以帮助我们处理高维数据。在PyTorch中实现张量分解相对简单,我们可以使用类似于CP分解的方法。通过这种方式,我们可以获得更有意义的低维表示,这对于数据分析和机器学习模型的性能提升具有重要的意义。 无论是在学术研究还是在工业应用中,张量分解都提供了一种有效的方式来处理和分析复杂的...
在图像处理领域,张量分解可以用于图像压缩、图像去噪、图像修复等任务。通过将图像的像素数据分解成多个低维张量,可以提取出图像的关键特征,从而提高图像处理的效果。例如,张量分解方法如CP分解和Tucker分解可以用于图像去噪,通过将噪声数据分解出来,从而提高图像的质量。在图像修复任务中,张量分解可以用于填补图像中的缺失部...
同时,在模型的压缩和重构中,张量分解也可以有效减少计算代价。 总结: 综上所述,张量分解算法在图像处理领域中具有重要的应用价值。它不仅能够实现图像去噪、图像增强等的任务,还能有效提升目标检测和跟踪的准确率。虽然张量分解算法在处理大数据时有一定的挑战,但是随着计算机技术的不断升级,这个问题也将得到很好的解决...