Bert层数剪枝
模型精简的流程如下：pretrian model -> retrain with new data(fine tuning) -> pruning -> retrain -> model 对bert进行层数剪枝，保留第一层和第十二层参数，再用领域数据微调。代码 ...
原文：bert剪枝系列——Are Sixteen Heads Really Better than One?
，概述 剪枝可以分为两种：一种是无序的剪枝，比如将权重中一些值置为 ，这种也称为稀疏化，在实际的应用上这种剪枝基本没有意义，因为它只能压缩模型的大小，但很多时候做不到模型推断加速，而在当今的移动设备上更多的关注的是系统的实时相应，也就是模型的推断速度。另一种是结构化的剪枝，比如卷积中对channel的剪枝，这种不仅可以降低模型的大小，还可以提升模型的推断速度。剪枝之前在卷积上应用较多，而随着be ...
2019-12-18 17:12 0 460 推荐指数：
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