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,移除一些不必要的连接或节点,以达到减小模型大小、加速推理、降低过拟合等目...
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...
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。
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...
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...
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。©...
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...
2.2 剪枝步骤 对模型剪枝有三种常见做法: 1.训练一个模型->对模型进行剪枝->对剪枝后的模型进行微调(最常见); 2.在模型训练过程中进行剪枝->对剪枝后的模型进行微调; 3.进行剪枝->从头训练剪枝后的模型。 剪枝可以进行细粒度剪枝、向量剪枝、核剪枝、滤波器剪枝等不同的剪枝算法。其中很重要的一点是在剪枝之后...
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...