深度學習之模型壓縮
一、背景 深度學習讓計算機視覺任務的性能到達了一個前所未有的高度。但，復雜模型的同時，帶來了高額的存儲空間、計算資源消耗，使其很難落實到各個硬件平台。 為了解決這些問題，壓縮模型以最大限度地減小模型對於計算空間和時間的消耗。 二、理論基礎 必要性：目前主流的網絡 ...
原文：【深度學習】模型壓縮
通常我們訓練出的模型都比較大，將這些模型部署到例如手機 機器人等移動設備上時比較困難。模型壓縮 model compression 可以將大模型壓縮成小模型，壓縮后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。這篇文章總結了幾種常用的模型壓縮方法：網絡裁剪 network pruning 知識蒸餾 knowledge distillation 參數量化 parameter quantization ...
2020-06-12 22:31 0 1718 推薦指數：
相關推薦
深度學習模型壓縮與加速
深度神經網絡在人工智能的應用中，包括語音識別、計算機視覺、自然語言處理等各方面，在取得巨大成功的同時，這些深度神經網絡需要巨大的計算開銷和內存開銷，嚴重阻礙了資源受限下的使用。模型壓縮是對已經訓練好的深度模型進行精簡，進而得到一個輕量且准確率相當的網絡，壓縮后的網絡具有更小的結構和更少的參數 ...
深度學習模型壓縮與加速
簡介 將深度學習模型應用於自動駕駛的感知任務上，模型預測結果的准確性和實時性是兩個重要指標。一方面，為了確保准確可靠的感知結果，我們會希望選擇多個准確性盡可能高的模型並行執行，從而在完成多種感知任務的同時，提供一定的冗余度，但這不可避免的意味着更高的計算量和資源消耗。另一方面，為了確保車輛 ...
（轉發）深度學習模型壓縮與加速理論與實戰（一）：模型剪枝
深度學習模型壓縮與加速理論與實戰（一）：模型剪枝 2021-06-23 15:42:47 Source: https://blog.csdn.net/wlx19970505/article/details/111826742 Code: https://github.com ...
深度學習模型壓縮-知識蒸餾工程實踐
學生模型以較少的參數學習老師的分布，在老師的知道下獲得性能提升，可以作為模型壓縮的一種思路，示例代碼如下： 模型分析對比，可以看到在有老師知道下的學生模型student_kd在acc和loss的表現上比單純自己訓練的要好的多 ...
深度學習網絡壓縮模型方法總結(model compression)
兩派 1. 新的卷機計算方法 這種是直接提出新的卷機計算方式，從而減少參數，達到壓縮模型的效果，例如SqueezedNet,mobileNet SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters ...
深度網絡模型壓縮綜述
深度網絡模型壓縮綜述 文獻來源:雷傑,高鑫,宋傑,王興路,宋明黎.深度網絡模型壓縮綜述[J].軟件學報,2018,29(02):251-266. 摘要： 深度網絡近年來在計算機視覺任務上不斷刷新傳統模型的性能,已逐漸成為研究熱點.深度模型盡管性能強大,然而由於參數數量龐大、存儲和計算代價 ...
深度學習的Attention模型
前面看到谷歌發表的運用在機器翻譯上的論文《Attention is all you need》，很是讓人驚訝，這是一種全新的模型，與之前的經典的seq2seq模型改動較大，它完全摒棄了RNN或CNN神經網絡，大大簡化了模型的復雜度，而且效果還相當好。當然Attention模型可以單獨使用，但這篇 ...