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...
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,这一听起来颇具神秘色彩的术语,其实质是一种巧妙而有效...
以BERT 为例,一般有两种结构剪枝策略:Attention 头剪枝和层剪枝。 (1)Attention 头剪枝:BERT 的Multi-Head Attention 层在推理时间中占比排第二。有研究表明,Multi-Head Attention 层存在较大的冗余,因此BERT 的12-Head Attention 可以通过剪枝变为4-Head 甚至更少,这样的剪枝操作可以大大缩短Multi-Head Attention...
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 。避免误剪重要部分影响模型表现 。蒸馏时要...
综上所述,量化是一种非常有效的模型压缩技术,可以在显著减少模型存储空间和计算复杂度的同时,尽量保持模型的性能。然而,量化也存在一定的局限性,需要在实际应用中根据具体需求进行权衡和选择。 3. 剪枝 3.1 剪枝原理 剪枝是一种通过移除神经网络中不重要的连接或神经元来减少模型复杂度的技术。其核心思想是,神经网络...
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...
本文将重点介绍AI模型优化的三大关键技术:剪枝、蒸馏与量化。 一、剪枝(Pruning) 原理 剪枝技术通过精准识别并剔除对模型性能贡献较小的参数或连接,来减少模型的参数数量和计算量,从而提升模型的运行效率。剪枝主要分为两种类型:结构化剪枝和非结构化剪枝。 结构化剪枝:主要关注整体结构的优化,通过删除神经元、通道或...
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...
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