剪枝不仅涉及权重参数的剪枝,还可以剪除某些神经元节点,如下图所示: 注意剪枝并非适合所有的模型,对于一些稀疏模型(大部份参数都为0或者接近于0),剪枝可能没什么效果;对于一些参数比较少的小型模型,剪枝可能导致模型性能的明显下降;对于一些高精度的任务或者应用,也不适合对模型进行剪枝,比如医疗诊断这种人命关天的事。
在训练结束后进行剪枝操作的话,通常是根据一定的剪枝策略来选择需要剪枝的参数,并对它们进行剪枝。 蒸馏 神经网络中的蒸馏(Knowledge Distillation)指的是利用一个较大、较复杂的神经网络(被称为“教师网络”)的知识来指导训练一个较小、较简单的神经网络(被称为“学生网络”)的过程。具体来说,通过将教师网...
例如,在资源受限的边缘设备上,剪枝和量化可能更为适用;而在需要保持模型高性能的场景中,蒸馏技术则更具优势。 精细调整参数:无论是剪枝、蒸馏还是量化,都需要精细调整相关参数以确保模型性能的优化。例如,在剪枝过程中需要评估不同剪枝策略对模型性能的影响;在蒸馏过程中需要选择合适的软标签温度参数等。 综合应用多种...
剪枝之前需要确定需要剪枝的层,设定一个剪枝阈值或者比例,在具体实现上,通过修改代码,加入一个与参数矩阵尺寸一致的mask矩阵,mask矩阵中只有0和1,它的实际作用是微调网络。 微调是恢复被剪枝操作影响的模型表达能力的必要步骤,结构化剪枝会对原始模型的结构进行调整,因此剪枝后的模型虽然保留了原始模型的参数,但是由于模...
第一种情况是剪枝做得不够细致，这就会使得剪枝后的模型与剪枝前没有太大区别，无法达到预期中小体量高性能的效果。第二种情况就是剪枝得有点过了，一些权重值较高的参数被设置为0了，这就会让模型出现稀疏矩阵，从而大幅降低模型的性能。蒸馏 知识蒸馏是一种机器学习技术，旨在将大型、复杂的模型（通常称为教师...
蒸馏过程: 教师模型训练:首先训练一个高性能的教师模型。 知识提取:提取教师模型对数据的预测概率分布等关键信息。 学生模型训练:使用提取的知识训练学生模型,使其能够模仿教师模型的行为。 结语 量化、剪枝与蒸馏作为大模型压缩的三大法宝,各有千秋,相辅相成。通过综合运用这些技术,我们可以在保证模型性能的前提下,实...
Keras 模型的剪枝操作可以通过2019 年发布的Tensor-Flow Model Optimization Toolkit 工具实现。PyTorch 模型的剪枝操作可以通过torch.nn.utils.prune 工具实现。 04 蒸馏 量化和剪枝是最常用的模型压缩方法,有成熟的配套工具,但为了保证一定精度,其压缩比一般较小,还不足以让BERT 在移动设备的芯片上运行。
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(也叫紧凑的模型设计)、剪枝(Pruning)、量化(Quantization)。各个模型压缩方法总结如下: 二,知识蒸馏 一个复杂模型可由多个简单模型或者强约束条件训练得到。复杂模型特点是性能好,但其参数量大,计算效率低。小模型特点是计算效率高,但是其...
量化与剪枝蒸馏是将深度神经网络中的模型进行优化的技术方法。 量化是将神经网络中的浮点数参数转换为低精度的整数或定点数参数的过程,可以大大减少模型存储空间和计算量,从而提高模型的运行效率。 剪枝是通过删除神经网络中的冗余连接和权重来减少模型的复杂度,从而减小模型的存储空间和计算量。 蒸馏是通过训练一个更小...
简介:【深度学习之模型优化】模型剪枝、模型量化、知识蒸馏概述 前言 模型部署优化这个方向其实比较宽泛。从模型完成训练,到最终将模型部署到实际硬件上,整个流程中会涉及到很多不同层面的工作,每一个环节对技术点的要求也不尽相同。但本质的工作无疑是通过减小模型大小,提高推理速度等,使得模型能够成功部署在各个硬件之...