总结:前端压缩几乎不改变原有网络结构(仅仅只是在原模型基础上减少了网络的层数或者滤波器个数),后端压缩对网络结构有不可逆的大幅度改变,造成原有深度学习库、甚至硬件设备不兼容改变之后的网络。其维护成本很高。 1.3,模型压缩方法举例 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...
利用模型压缩方法的丰硕成果,如降低内存使用和推理时间,使其有利于在硬件受限的边缘设备上部署大型神经网络。本文的重点是修剪和量化,因为它们比较模块化。对这些方法进行了分类,并分析了将这些方法应用于YOLOv5的实际效果。确定了在自适应剪枝和量化以压缩YOLOv5方面的差距,并提供了该领域的未来方向以供进一步探索。在...
数值精度缩减: 通过减少浮点数精度和量化来加快速度操作合并: 在计算图中合并所选节点剪枝: 识别并删除网络中的非必要部分知识蒸馏: 训练高效的小规模学生模型，以模仿表达力更强、开销更大的老师模型模块替换: 通过替换来降低模型的复杂性或深度数值精度缩减:数值精度缩减可能是加速模型预测的最通用方法。在过去的几...
深度学习模型压缩方法综述(一) 深度学习模型压缩方法综述(二) 深度学习模型压缩方法综述(三) 前言 在前两章,我们介绍了一些在已有的深度学习模型的基础上,直接对其进行压缩的方法,包括核的稀疏化,和模型的裁剪两个方面的内容,其中核的稀疏化可能需要一些稀疏计算库的支持,其加速的效果可能受到带宽、稀疏度等很多...
图1 模型压缩和加速方法总结 剪枝与量化主要针对模型中的冗余参数进行删减;低秩因子分解使用张量分解的方法来估计神经网络的参数;迁移/压缩卷积滤波器则是设计了一个特殊结构的卷积滤波器,能够减少参数空间并且节约内存;蒸馏学习是先训练一个较大的模型,再训练一个较小的神经网络以达到跟大模型同样的效果。其中,低秩因...
综合现有的深度模型压缩方法,它们主要分为四类: 参数修剪和共享(parameter pruning and sharing) 低秩因子分解(low-rank factorization) 转移/紧凑卷积滤波器(transferred/compact convolutional filters) 知识蒸馏(knowledge distillation) 基于参数修剪和共享的方法针对模型参数的冗余性,试图去除冗余和不重要的项。基于低秩因...
模型量化将神经网络的浮点算法转换为定点，旨在减少计算资源需求。量化过程分为将模型从FP32转换为INT8的算术过程和使用INT8进行推理两部分。量化方法主要有三种，依据量化阶段不同分为两种类型。加快推理速度的量化方法包括低精度量化、权重和激活量化等。总结，模型压缩方法包括知识蒸馏、轻量化模型架构设计...
深度学习模型压缩方法综述(三) 前言 上一章,将基于核的稀疏化方法的模型压缩方法进行了介绍,提出了几篇值得大家去学习的论文,本章,将继续对深度学习模型压缩方法进行介绍,主要介绍的方向为基于模型裁剪的方法,由于本人主要研究的为这个方向,故本次推荐的论文数量较多,但都是非常值得一读的。
而这也是所有模型压缩方法的一个终极目标。 基于这个思想,SqueezeNet提出了3点网络结构设计策略: 策略1.将3x3卷积核替换为1x1卷积核。 这一策略很好理解,因为1个1x1卷积核的参数是3x3卷积核参数的1/9,这一改动理论上可以将模型尺寸压缩9倍。 策略2.减小输入到3x3卷积核的输入通道数。