现在主流的模型压缩方法包含两大类:剪枝和量化。模型的剪枝是为了减少参数量和运算量,而量化是为了压缩数据的占用量。 (1)模型的剪枝: 剪枝的思路在工程上非常常见,在学习决策树的时候就有通过剪枝的方法来防止过拟合,同样深度学习模型剪枝就是利用这种思想,来删除收益过低的一些计算成本。 基于深度神经网络的大型预...
在PyTorch中,可以通过使用量化API(如torch.quantization)来实现模型的量化。 三、总结与展望 剪枝和量化作为深度学习模型优化的重要手段,已在实践中取得了显著成效。随着技术的不断发展,这两种技术将变得更加成熟和易用。未来,我们可以期待更多高效的剪枝和量化算法的出现,以及更广泛的应用场景和硬件支持。 希望本文能帮...
(1)权重剪枝(Weight Pruning):将较小的权重剪掉,对于已经接近于零的权重直接设为零,并在训练后重新调整其他权重。 (2)结构剪枝(Structural Pruning):通过剪枝掉一些神经元(节点)和其相应的连接,来缩小模型。 (3)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...
当然,模型剪枝不仅仅只有对神经元的剪枝和对权重连接的剪枝,根据粒度的不同,至少可以粗分为4个粒度。 细粒度剪枝(fine-grained):即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):即去除某个...
量化、蒸馏与剪枝乃是深度学习里三项关键的模型优化技术,分别自不同的视角化解模型效率和性能的平衡难题。以下为三者的详尽解析: 1. 量化(Quantization) 一句话总结:把模型中的“小数点位数”减少,用更粗糙但更高效的方式表示数字。 原理: 假设原本模型用 32 位浮点数(例如 3.1415926),量化后会变成8位整数(例如3...
今天,我们将一起探索深度学习模型的瘦身秘籍——剪枝、量化与轻量化技术,通过这三种策略,让模型变得更加轻盈高效。 一、剪枝:剔除冗余,精简模型 剪枝是一种直接减少模型参数数量的技术,通过移除模型中不重要的连接或节点,实现模型的精简。剪枝技术主要分为结构剪枝和非结构剪枝两种: 结构剪枝:删除整个层或者一些特定的...
于是，在大模型端侧化的前提下，出现了三种新的业务模式。剪枝 想要花开得灿烂，就免不了定期进行剪枝，在大模型领域也奉行如此的道理。模型剪枝是一种模型压缩技术，旨在减小模型规模、降低计算量和内存占用，同时尽量保持原始模型的性能。其基本原理是将模型中的权重或其他参数进行逐个检查，如果某个参数对模型的性能...
二、模型剪枝 1.模型剪枝的概念和方法 2.模型剪枝的优点和缺点 3.模型剪枝的应用案例 三、模型量化 1.模型量化的概念和方法 2.模型量化的优点和缺点 3.模型量化的应用案例 四、模型剪枝和量化的比较 1.模型剪枝和量化的异同点 2.模型剪枝和量化的优劣比较 五、模型剪枝和量化的挑战和未来发展 1.模型剪枝和量...
# 深度学习压缩:模型剪枝量化 深度学习模型压缩概述 在深度学习领域,模型压缩是指通过各种技术手段减少神经网络模型的大小和计算量,从而实现在保持性能的同时降低资源消耗。模型压...