综上所述,神经网络模型压缩技术是深度学习领域中的一项重要技术,它能够在保持模型性能的同时减小模型体积和提升计算效率。未来,随着技术的不断发展,模型压缩技术将更加注重平衡模型精度与压缩率、提高推理效率和增强深度学习框架的支持。同时,在实际应用中,我们可以选择千帆大模型开发与服务平台等工具来辅助实现模型的压缩...
蒸馏算法最早由Hinton提出,待压缩网络 (教师网络) 为一个具有高准确率但参数很多的神经网络,初始化一个参数较少的学生网络,通过让学生网络的输出和教师网络相同,学生网络的准确率在教师的指导下得到提高。 从结构和参数的角度看,如上文所述,待压缩的大网络的结构和参数都是未知的,这就使得我们无法通过剪枝或者量化...
在百度，以搜索场景为例，用于相关性排序的神经网络参数规模达到亿级，而线上环境对计算资源要求严格，模型难以扩展。因此，我们引入了 Log 域量化、多层次乘积量化和多种子随机哈希等模型压缩算法，经实践验证压缩率可以达到 1/8。并且这些方法具有很好的通用性，可以借鉴到各种神经网络应用场景。Log 域量化压缩 对于 ...
深度神经网络模型压缩技术旨在通过减少模型的参数量和计算量,从而减小模型的存储空间和计算需求。其中,常见的技术包括剪枝(Pruning)、量化(Quantization)和知识蒸馏(Knowledge Distillation)等。 剪枝技术通过删除模型中的部分连接或参数来减小模型的规模,从而降低存储开销和计算开销。例如,可以基于权重大小、梯度信息等进行剪枝...
该通道所有参数置 0,从而减小模型参数量实现参数压缩。这两种方法都可以大幅降低模型的 参数量,但模型量化程度与模型推理速度并不是绝对正比关系,模型剪枝在实际网络预测时也 会使用 0 值恢复网络权重,也不能提升速度。因此,构建高速轻量且准确的网络有着一定的难 度。 微信公众号:人工智能感知信息处理算法研究院...
深度神经网络模型压缩与加速技术是深度学习领域的一个重要研究方向。通过探索模型参数的冗余性、利用矩阵/张量分解、设计特殊结构的卷积滤波器和进行知识蒸馏等方法,可以有效地降低模型的参数数量和计算复杂度,从而优化模型的性能、存储和速度。随着深度学习的发展和新技术的不断涌现,模型压缩与加速技术将继续发挥重要作用,...
Log 域量化压缩 对于NLP 任务,目前已有的深度神经网络模型中动辄应用百万量级词典,其中 embedding 层的参数占整个模型的绝大部分,所以解决模型内存消耗首先从 embedding 层入手。图 1 是用于相关性排序系统中卷积神经网络模型的 embedding layer 参数的值域分布图: ...
在NeurIPS 2019正式召开以前,机器之心精心策划了 NeurIPS 2019 专题,包括线上分享、论文解读、现场报道等内容。11月21日,第一期分享已经圆满结束。本文介绍的是「神经网络模型压缩技术」,这是华为诺亚方舟实验室联合北大和悉尼大学联合提出的一种理论,只需要2%的数据就可以实现云端 NN 模型压缩。
神经网络的压缩,既能够保证模型的精度不会显著性地受到损失,又能够大大减少模型的参数,除了直接设计更精细的模型外,目前主要分为近似、量化和剪枝三类方法。 更精细的模型 MobileNets 借鉴factorized convolution的思想,将普通卷积操作分成两部分 ShuffleNet 基于MobileNet的group思想,将卷积操作限制到特定的输入通道。
前端压缩,是指在不改变原网络结构的压缩技术,主要包括知识蒸馏、紧凑的模型结构涉及以及滤波器(filter)层面的剪枝等。 后端压缩,是指包括低秩近似、未加限制的剪枝、参数量化以及二值网络等,目标在于尽可能减少模型大小,会对原始网络结构造成极大程度的改造。