自动剪枝:用强化学习或遗传算法自动决定剪枝比例和位置。 缺点: 非结构化剪枝后的稀疏模型需要专用库(如 TensorFlow Lite)或硬件支持。 剪枝过多会导致模型无法恢复性能(“剪秃了”)。 综合应用:三剑客合体 这三种技术常结合使用,例如Google的MobileBERT同时采用蒸馏、量化和结构化剪枝,在自然语言理解任务中达到SOTA效率。
结构化剪枝:硬件友好,推理加速明显;但灵活性低,可能造成较大精度损失。 非结构化剪枝:灵活,精度损失小;但需要特殊硬件支持稀疏计算。 剪枝后模型精度下降明显的原因及缓解方法: 原因:剪枝粒度选择不当、重要参数被误删、未进行微调训练。 缓解方法: 逐步剪枝而非一次性剪枝。 结合蒸馏或量化进行联合优化。 使用重要性...
对于一些稀疏模型(大部分参数都为0或接近于0),剪枝可能没有什么效果;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应用,也不适合对模型进行剪枝。 蒸馏:知识迁移,提升泛化 蒸馏是一种模型压缩技术,它将一个大型、复杂的教师模型的知识转移到一个小型、简单的学生模型中。这个...
此外,剪枝还有助于增强模型的可解释性。通过观察剪枝后的模型结构,我们可以更容易地理解模型的决策过程和关键特征。 然而,剪枝技术也并非万能。对于不同类型的模型和任务,剪枝的效果可能会有很大差异。因此,在实际应用中,我们需要根据具体情况选择合适的剪枝策略和方法。 蒸馏:知识传递的“魔法” 蒸馏,这一听起来颇具...
蒸馏有基于输出层的蒸馏和中间层的蒸馏 。 基于输出层蒸馏用输出结果指导小模型 。量化过程中需权衡精度损失和压缩率 。不能因过度量化导致模型性能严重下降 。剪枝要准确识别不重要的连接和参数 。避免误剪重要部分影响模型表现 。蒸馏时要选择合适的知识迁移方式 。不同方式对小模型性能提升效果有差异 。量化剪枝...
剪枝能减少模型计算量从而加快推理 。合理剪枝可以在不显著损失精度下优化模型 。但不当剪枝可能使模型性能严重受损 。模型蒸馏有助于训练更小且高效的模型 。 学生模型能在教师模型引导下更快收敛 。蒸馏过程中的超参数调整影响知识传递效果 。量化与剪枝可以结合使用以获得更大优化 。先剪枝再量化的流程能有效压缩...
综上所述,剪枝是一种有效的模型压缩技术,可以在减少模型大小和提高推理速度的同时,尽量保持模型的性能。然而,剪枝也存在一定的局限性,需要在实际应用中根据具体需求进行权衡和选择。 4. 蒸馏 4.1 蒸馏原理 知识蒸馏是一种通过将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到小型简单模型(学生模型)的技术,其核心在于利用教师模...
例如,可以先对模型进行剪枝以减少参数数量,再对剪枝后的模型进行量化以进一步降低存储需求和计算成本。 综上所述,剪枝、蒸馏与量化作为AI模型优化的三大关键技术,在提升模型性能、降低计算成本和存储需求方面发挥着重要作用。通过合理应用这些技术,我们可以为AI模型的部署和应用提供有力支持。
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...
简介:【轻量化网络】概述网络进行轻量化处理中的:剪枝、蒸馏、量化 前言 在实际工程中我们往往需要在pc端进行部署安装,这个时候我们迫切需要让神经网络的推理效率变的更快,精度尽量不会有损失,这个时候剪枝、蒸馏和量化是我们不二的选择。 剪枝