(笔记)Model Compression via Distillation and Quantization (笔记)Model Compression via Distillation and Quantization 原文链接: 代码: 摘要 算法一:加入知识蒸馏loss的量化训练 算法二:训练量化集p 效果 原文链接: https://arxiv.org/abs/1802.05668 代码... 查看原文 模型压缩备用 /compact convolutional filters ...
我们也不限于二进制表示,而是使用可变的位宽量化功能和bucketing,如第2节中所定义。 图1所示的该过程的另一种观点是,我们在全精度模型上执行SGD步骤,但计算量化模型上的梯度,表示相对于蒸馏损失。考虑到这一切,我们提出的算法是: 可区分的量化 一般说明 我们通过利用非均匀量化点放置,引入可微分量化作为提高量化神...
MODEL COMPRESSION VIA DISTILLATION AND QUANTIZATION翻译 摘要:深度神经网络(DNNs)继续取得重大进展,解决了从图像分类到翻译或增强学习的任务。这个领域的一个受到广泛关注的方面是在资源受限环境中(如移动或嵌入式设备)高效执行深度模型。本文聚焦于这一问题,并提出了两种新的压缩方法,这两种方法共同利用了权重量化和大型...
Q-Net Compressor: Deep Learning Model Compression with QuantizationBansal, YashGarg, SejalSaroha, KartikSingh, ManuGrenze International Journal of Engineering & Technology (GIJET)
模型压缩与加速 - Model Compression and Acceleration 深度学习模型压缩与优化加速(Model Compression and Acceleration Overview)简枫:一文看懂深度学习模型压缩和加速 移动端模型的优势: 减轻服务端计算压力,并利用云端一体化实现负载均… 飞狗 当前深度神经网络模型压缩和加速都有哪些方法? Paper...发表于Paper... 【...
深度学习(Deep Learning)因其计算复杂度或参数冗余,在一些场景和设备上限制了相应的模型部署,需要借助模型压缩、系统优化加速、异构计算等方法突破瓶颈,即分别在算法模型、计算图或算子优化以及硬件加速等层面采取必要的手段:
量化权值(Quantization)在DNN中，权重存储为32位浮点数字。量化是通过减少比特数来表示这些权重的思想。权重可以量化为16位、8位、4位甚至1位。通过减少使用的比特数，深度神经网络的规模可以显著减小。二进制量化 好处 可以在训练时和训练后执行该操作既可以用于卷积网络，也可以用于全连接层不足 量化权值使得神经网络...
BERT 我变瘦了!但还是很强!model compression 本文中重要的bert模型压缩的论文概要 为什么需要模型的压缩?主要就是因为模型训练太慢了,当然现在提出了一些解决的针对的训练方式(LAMB以及mix precision training),但是过大的模型,特别是现在热门的语言模型,动辄上亿的参数量,导致了很难在工业中进行实际应用,需要耗费...
model compression based on pytorch (1、quantization: 16/8/4/2 bits(dorefa/Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference)、ternary/binary value(twn/bnn/xnor-net);2、 pruning: normal、regular and group convol
one promising research direction is themodel compressiontechnique. For example, knowledge distillation is commonly used to transform large and powerful models into simpler models with a minor decrease in accuracy [64]. Additionally, one can use quantization, weight sharing, and careful coding of networ...