本文会对模型剪枝的定义、发展历程、分类以及算法原理进行详细的介绍。 1.1,模型剪枝定义 模型剪枝(Pruning)也叫模型稀疏化,不同于模型量化对每一个权重参数进行压缩,稀疏化方法是尝试直接“删除”部分权重参数。模型剪枝的原理是通过剔除模型中 “不重要” 的权重,使得模型减少参数量和计算量,同时尽量保证模型的精度不...
近年来主流的模型压缩方法包括:数值量化(Data Quantization,也叫模型量化),模型稀疏化(Model sparsification,也叫模型剪枝 Model Pruning),知识蒸馏(Knowledge Distillation),轻量化网络设计(Lightweight Network Design)和 张量分解(Tensor Decomposition)。 其中模型剪枝是一种应用非常广的模型压缩方法,其可以直接减少模型中...
近年来主流的模型压缩方法包括:数值量化(Data Quantization,也叫模型量化),模型稀疏化(Model sparsification,也叫模型剪枝 Model Pruning),知识蒸馏(Knowledge Distillation),轻量化网络设计(Lightweight Network Design)和 张量分解(Tensor Decomposition)。 其中模型剪枝是一种应用非常广的模型压缩方法,其可以直接减少模型中...
本文会对模型剪枝的定义、发展历程、分类以及算法原理进行详细的介绍。 1.1,模型剪枝定义 模型剪枝(Pruning)也叫模型稀疏化,不同于模型量化对每一个权重参数进行压缩,稀疏化方法是尝试直接“删除”部分权重参数。模型剪枝的原理是通过剔除模型中 “不重要” 的权重,使得模型减少参数量和计算量,同时尽量保证模型的精度不...
模型剪枝定义为直接删除部分权重参数，不同于模型量化的权重压缩。它基于权重幅度和梯度贡献评估连接权重的重要性，通过微调恢复模型精度。剪枝算法通常包括训练、剪枝和微调三个阶段。权重剪枝是通过评估连接权重的幅度来确定是否剪枝，而激活剪枝则基于神经元激活的稀疏性来选择剪枝对象。梯度稀疏性则关注于...
1.1,模型剪枝定义 模型剪枝()也叫模型稀疏化,不同于模型量化对每一个权重参数进行压缩,稀疏化方法是尝试直接“删除”部分权重参数。模型剪枝的原理是通过剔除模型中 “不重要” 的权重,使得模型减少参数量和计算量,同时尽量保证模型的精度不受影响。 二,深度神经网络的稀疏性 ...