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。
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...
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 神经网络中的剪枝操作指的是在已经训练好的神经网络中,...
一般而言,根据剪枝流程的位置,可以将剪枝操作分为两种:训练时剪枝和后剪枝。 训练时剪枝其实和训练时使用Dropout 操作较为类似,训练时剪枝会根据当前模型的结果,删除不重要的结构,固化模型再进行训练,以后续的训练来弥补部分结构剪枝带来的不利影响,避免模型因为剪枝操作而造成的精度陡降。 后剪枝则是在模型训练完成后...
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...
低比特量化 量化基础 2. 量化原理 3. 感知训练量化-QAT 4. 训练后量化-PTQ/static/dynamic 4.1 动态量化 4.2 静态量化 5. 端侧量化推理部署 模型剪枝 1. 剪枝算法分类 2. 剪枝;流程 3. L1-norm剪枝算法 模型蒸馏 1. 知识蒸馏的方式 2. 知识蒸馏的方法 ...
结论 量化、剪枝和蒸馏是提高模型效率和推理速度的重要技术。量化可以减小模型的存储空间和计算复杂度,剪枝可以减小模型的大小,并利用稀疏性加速推理过程,蒸馏可以将大模型中的知识传递给小模型,提高小模型的性能。这些技术在边缘设备上具有重要意义,可以帮助实现更快速、更高效的机器学习应用。©...
1.1 蒸馏简介 知识蒸馏是指通过教师模型指导学生模型训练,通过蒸馏的方式让学生模型学习到教师模型的知识,最终使学生模型达到或媲美教师模型的准确度。 在模型压缩中,教师模型是一个预训练好的复杂的模型,而学生模型是一个规模较小的模型。如分类任务中,由训练好的教师模型在相同的数据下,通过将教师模型对样本的预测...
基于这个功能的granite分为多个版本,其中有340亿参数的超大模型,也有仅30亿参数的模型。通过知识蒸馏,即便参数少了90%,granite-code-instruct依然能实现出相对应的功能。 量化 大模型量化是一种将大型神经网络模型中的权重和激活从浮点数(FP32)转换为低比特宽度的整数(如INT8、INT4等)的技术。这种技术的目的是减少...
为了应对这一挑战,量化、剪枝与蒸馏等模型压缩技术应运而生,成为大模型瘦身的关键秘籍。本文将带你一探究竟,揭开这些黑话的神秘面纱。 一、量化:精度与效率的平衡术 量化是什么? 量化,简而言之,就是降低模型参数的数值精度。想象一下,原本我们用高精度的电子秤称量食材,而现在改用更简单的秤,虽然精度有所下降,...