一,模型压缩技术概述 1.1,模型压缩问题定义 因为嵌入式设备的算力和内存有限,因此深度学习模型需要经过模型压缩后,方才能部署到嵌入式设备上。 模型压缩问题的定义可以从 3 角度出发: 模型压缩的收益: 计算: 减少浮点运算量(FLOPs),降低延迟(Latency) 存储: 减少内存占用,提高 GPU/NPU 计算利用率 ...
深度学习模型压缩方法综述(三) 前言 在前两章,我们介绍了一些在已有的深度学习模型的基础上,直接对其进行压缩的方法,包括核的稀疏化,和模型的裁剪两个方面的内容,其中核的稀疏化可能需要一些稀疏计算库的支持,其加速的效果可能受到带宽、稀疏度等很多因素的制约;而模型的裁剪方法则比较简单明了,直接在原有的模型上...
图1 模型压缩和加速方法总结 剪枝与量化主要针对模型中的冗余参数进行删减;低秩因子分解使用张量分解的方法来估计神经网络的参数;迁移/压缩卷积滤波器则是设计了一个特殊结构的卷积滤波器,能够减少参数空间并且节约内存;蒸馏学习是先训练一个较大的模型,再训练一个较小的神经网络以达到跟大模型同样的效果。其中,低秩因...
深度学习模型压缩方法综述(三) 前言 上一章,将基于核的稀疏化方法的模型压缩方法进行了介绍,提出了几篇值得大家去学习的论文,本章,将继续对深度学习模型压缩方法进行介绍,主要介绍的方向为基于模型裁剪的方法,由于本人主要研究的为这个方向,故本次推荐的论文数量较多,但都是非常值得一读的。 基于模型裁剪的方法 对...
深度学习模型压缩技术旨在将庞大的复杂模型转化为轻量级模型，以适应嵌入式设备的有限资源。本文将从模型压缩技术概述、主要方法及实例分析进行综合阐述。模型压缩问题定义在于，通过减小模型的参数量和计算复杂度，同时保持其性能不显著下降，以适应设备计算资源的限制。模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩...
如下所示,模型压缩具有不同的技术,在这里我将主要列出深度学习网络部分。 更多文献综述和文献整理请参阅专栏其他文章或 https://github.com/senbinyu/Computer_Vision_Literaturesgithub.com/senbinyu/Computer_Vision_Literatures 1. Review papers,推荐综述文章 以下是推荐用于模型压缩和加速的几篇论文。 - Cheng ...
1.2,模型压缩方法举例 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 知识蒸馏(knowledge distillation),其实也属于迁移学习(transfer learning)的一种,通俗理解就是训练一个大模型(teach...
今天要跟大家分享的是关于深度学习模型压缩算法的综述,我们将以2020年的一篇名为《A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks》的综述文章为基础,结合另一篇2020年发表的名为《A Comprehensive Survey on Model Compression and Acceleration》的文章,并加入一定的分析和补充。