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...
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...
均匀量化将数据范围等间隔划分进行量化 。剪枝分为结构化剪枝和非结构化剪枝 。结构化剪枝以层或块为单位去除连接 。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 。
不过过度量化可能导致模型精度大幅下降 。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...
模型剪枝是一种模型压缩技术,旨在减小模型规模、降低计算量和内存占用,同时尽量保持原始模型的性能。其基本原理是将模型中的权重或其他参数进行逐个检查,如果某个参数对模型的性能影响很小,则将其设置为0,从而使得模型更加稀疏。 目前行业内比较知名的开发套件,比如英伟达APEX,就能有一个专门用来剪枝的库,可以帮助开发者...
在深度学习的世界里,模型压缩技术如同魔法般,能让庞大的模型在资源受限的环境中“瘦身”并高效运行。本文将带你一探究竟,用清晰明白的话语,对比量化、剪枝、蒸馏和二值化这四大压缩“剑客”的原理、效果和优缺点。 1. 模型压缩概述 1.1 模型压缩的必要性 ...
首先,通过量化技术降低模型的数值精度;然后,利用剪枝技术去除冗余的权重和神经元节点;最后,通过蒸馏技术将大型模型的知识迁移到小型模型中。经过这些操作,我们可以得到一个既小又高效的模型,方便在各种设备上部署和运行。 结语 随着技术的不断进步和应用的深入拓展,量化、剪枝与蒸馏等模型压缩技术将在大模型的优化与...
量化有助于压缩模型的数据表示,节省存储空间。蒸馏可以将复杂模型的知识传递给较小的模型。剪枝使模型结构更加精简,便于部署到资源受限的设备。量化降低了模型运算的精度要求,加快了推理速度。蒸馏让小型模型获得近似大型模型的性能表现。剪枝能剔除对模型性能影响较小的连接。量化在不明显损失精度的情况下实现模型压缩。蒸...
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。