4.剪枝后的网络可能准确率有所下降,需要把剪枝后的网络在数据集上重新Fine-tune一下 通常不会一下remove掉很多参数,否则很难通过Fine-tune recover回来,通常是先remove一小部分,fine-tune看下效果,如果效果ok,再接着remove,如此循环,直到达到满意的参数量和模型效果。 【为什么不直接训小网络呢?】 ---network比较...
模型稀疏化(Model sparsification) 模型的稀疏性是解决模型过参数化对模型进行压缩的另一个维度 不同于数值量化对每一个数值进行压缩,稀疏化方法则尝试直接“删除”部分数值 近年来的研究工作发现深度神经网络中存在很多数值为零或者数值接近零的权值,合理的去除这些“贡献”很小的权值,再经过对剩余权值的重训练微调,模...
此外,从模型优化与系统优化的角度分析,领域算法建模与模型压缩通常紧密相关;推理优化手段的选择,通常也与基础设施或硬件平台相关联;而要想达到极致的模型压缩与推理优化效果,更需要硬件感知的反馈(Hardware-aware Compression): 2. 基于Roofline Model评估理论性能 ...
model-compression "目前在深度学习领域分类两个派别,一派为学院派,研究强大、复杂的模型网络和实验方法,为了追求更高的性能;另一派为工程派,旨在将算法更稳定、高效的落地在硬件平台上,效率是其追求的目标。复杂的模型固然具有更好的性能,但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要...
The compressed network may be fine-tuned by updating weight values in the compressed layer(s).Venkata Sreekanta Reddy ANNAPUREDDYDaniel Hendricus Franciscus DIJKMANDavid Jonathan JULIAN
https://tensortalk.com/?cat=model-compression-parameter-pruning PRUNING FILTERS FOR EFFICIENT CONVNETS 计算filter的L1范数,直接过滤掉较小L1范数对应的feature map, 然后再次训练,有两种,一是每裁剪一层训练一下,一是直接裁剪整个网络,然后fine-tuning. 相比权值连接的裁剪,这种比较暴力,好处就是不会引入稀疏矩...
model-compression "目前在深度学习领域分类两个派别,一派为学院派,研究强大、复杂的模型网络和实验方法,为了追求更高的性能;另一派为工程派,旨在将算法更稳定、高效的落地在硬件平台上,效率是其追求的目标。复杂的模型固然具有更好的性能,但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要...
PyTorch Model Compression. Contribute to j-marple-dev/model_compression development by creating an account on GitHub.
在实现模型压缩与加速的过程中，通常需要从算法模型、计算图优化以及硬件加速等层面采取策略。模型压缩与系统优化紧密相关，而推理优化的选择则需考虑硬件平台特性。为了达到极致的性能，硬件感知的反馈（Hardware-aware Compression）尤为重要。在移动端AI模型和服务端模型中，实现云端一体化是当前越来越受欢迎...
【Model Compression Toolkit (MCT):模型压缩工具包,用于在受限硬件下高效优化神经网络模型】’Model Compression Toolkit (MCT) - Model Compression Toolkit (MCT) is an open source project for neural network model optimization under efficient, constrained hardware.' by Sony GitHub: github.com/sony/model_op...