# 选中需要裁剪的层 module = model.head.fc # random_unstructured裁剪 prune.random_unstructured(module, name="weight", amount=0.3) # l1_unstructured裁剪 prune.l1_unstructured(module, name="weight", amount=0.3) # ln_structured裁剪 prune.ln_structured(module, name="weight", amount=0.5, n=2, ...
在retrain中,作者使用了这样的策略,即每裁剪完一层,通过少数几个迭代来恢复部分的性能,当所有层都裁剪完之后,再通过较多的迭代来恢复整体的性能,作者提出,在每一层裁剪过后只使用很少的训练步骤来恢复性能,能够有效的避免模型进入到局部最优。作者将自己的retrain方式与传统的finetuning方式进行比较,发现作者的方...
实验表明，论文的方法（我们称之为 ShortGPT）在模型剪枝方面明显优于以前最先进的（SOTA）方法。此外，...
可学习的权重裁剪 (LWC)等价转换在模型权重和激活值之间进行量级迁移。OmniQuant 采用的可学习等价转换使得在参数优化过程中会使得模型权重的分布随着训练不断地发生改变。此前直接学习权重裁剪阈值的方法 [1,2] 只适用于权重分布不发生剧烈改变的情况，否则会难以收敛。基于此问题，与以往方法直接学习权重裁剪阈值不同...
范围映射与裁剪 在之前的例子中,探讨了如何将给定向量中的值范围映射到较低位的表示。尽管这允许将向量值的完整范围映射出来,但它带来了一个主要的缺点,即异常值。 假设有一个向量,其值如下: 其中一个值比其他所有值都大得多,可以被认为是一个异常值。如果我们要映射这个向量的完整范围,所有小的值都会被映射到...
摘要 文章首先介绍了模型量化的 necessity，即通过将模型参数从 32 位浮点数转换为更低位数的整数表示（...
分割模型量化是指将一个模型进行分割,然后对每个部分进行量化的过程。这个过程有助于减少模型的大小,加速模型推理的速度,同时也使得模型的部署更加便捷。在具体实施过程中,有以下两种主要方法: 基于深度学习模型裁剪的方法:对于卷积神经网络模型,由于存在大量参数,但是其中的部分参数在实际的图像特征表达中并不会产生显著...
基于GAN思想的GAL方法,可裁剪包括Channel,Branch或Block等在内的异构结构; 借助Geometric Median确定卷积滤波器冗余性的剪枝策略; 基于Reingorcement Learning(RL) 实现每一层剪枝率的连续、精细控制,并可结合资源约束完成自动模型压缩; SeNet网络权重剪枝思想
一种最直观的裁剪方式就是用更少位数的数值类型来存储网络参数，比如常见的做法是将 32 位浮点数模型转换成 8 位整数模型，模型大小减少为 1/4，而运行在特定的设备上其计算速度也能提升为 2~4 倍，这种模型转换方式叫做量化（Quantization）。量化的目的是为了追求极致的推理计算速度，为此舍弃了数值表示的精度，...
实例分割模型量化裁剪 实例分割应用场景 计算机视觉之语义分割 2017年10月11日 人工智能被认为是第四次工业革命,google,facebook等全球顶尖、最有影响力的技术公司都将目光转向AI,虽然免不了存在泡沫,被部分媒体夸大宣传,神经网络在图像识别,语音识别,自然语言处理,无人车等方面的贡献是毋庸置疑的,随着算法的不断完善...