通过剪枝、权重共享和权重量化以及哈夫曼编码等方法,作者在AlexNet和VGG-16 等模型上使用这些方法,可以在没有精度损失的情况下,把alexnet模型参数压缩35倍,把VGG模型参数压缩49倍。 1、剪枝就是去掉一些不必要的网络权重,只保留对网络重要的权重参数 2、权值共享就是多个神经元的链接采用同一个权值,权重量化就是用更...
提出了一种联合模型裁剪量化和资源分配的方法,采用的分布式联邦学习系统主要包括两个阶段,在第一阶段,模型更新的主要过程是服务器将全局模型广播到所有客户端,然后每个客户端使用其自身小批量数据进行局部随机梯度下降来更新本地模型。在第二阶段,将对服务器进行模型聚合。客户端将其本地模型上传到服务器,服务器通过...
基于caffe模型的模型裁剪和量化 原论文《Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman coding》https://arxiv.org/abs/1510.00149; 摘要: 通过剪枝、权重共享和权重量化以及哈夫曼编码等方法,作者在AlexNet和VGG-16 等模型上使用这些方法,可以在没有精度损失的情况...