在对神经网络进行量化之后，是否需要使用权重缩放的逆来缩放输出 - 腾讯云开发者社区

摘要继BNN和XorNet之后，这篇论文提出了DoReFa-Net，它是一种可以使用低位宽参数梯度来训练低位宽权重和激活值的卷积神经网络的方法。...由于前向/反向阶段卷积都是在对低位宽权重和激活值/梯度上操作的，这样DoReFa-Net可以使用低位宽卷积核来加速训练和推理。...由于前向传播和方向传播都是对低精度的数进行操作，所以DoReFa-Net可以使用位卷积核来加速训练过程中的前向和反向。...DoReFa-Net 在这一节，论文将DoReFa-Net公式化，提出了一种方法来训练低位宽权重，激活值和梯度的方法。需要注意的是，权重和激活值都是确定性量化的，而梯度需要随机量化。...在XNOR-Net中，权重按照下面的STE二值化，不同之处在于权重在二值化之后进行了缩放： ? 在XOR-Net中，缩放因子是对应卷积核的权重绝对值均值。

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北京大学提出 PTQ4ViT | 双均匀量化+Hessian引导度量，推进Transformer模型落地

因此，需要对这些神经网络进行压缩。量化是压缩神经网络的最有效方式之一。浮点值被量化为低位宽的整数，从而减少了内存消耗和计算成本。有两种类型的量化方法，即量化感知训练（QAT）和训练后量化（PTQ）。...Q-BERT使用Hessian谱来评估不同张量对混合精度的敏感性，实现了3位权重和8位激活量化。尽管QAT实现了较低的位宽，但它需要训练数据集、长时间的量化和超参数调整。...PTQ方法使用少量未标记图像来量化网络，比QAT快得多，不需要任何标记的数据集。 PTQ方法应确定每层的激活和权重的缩放因子∆。Choukroun等人提出最小化量化前后张量之间的均方误差（MSE）。...没有这个约束，需要进行乘法来对齐缩放因子，这比位移操作要昂贵得多。 3.3 Hessian引导度量接下来，作者将分析确定每层缩放因子的度量标准。先前的工作通过贪心策略逐层确定输入和权重的缩放因子。...然而，使用它来确定内部层的缩放因子是不切实际的，因为它需要多次执行网络来计算最后一层的输出，这会消耗太多时间。为了实现高准确性和快速量化，作者建议使用Hessian引导度量来确定缩放因子。

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YOLO落地部署 | 让YOLO5和YOLO7等方法都可以用上4-bit3-bit的超快部署方案

Lee等人发现，STE会导致梯度偏置，并提出了通过距离潜在权重与量化边界的距离来进行梯度缩放的方法。...在推理阶段，使用量化的权重 \widehat{\mathbf{w}} 来计算卷积或密集层输出。由于量化函数的不连续性，在嵌入有这种操作的神经网络中进行反向传播是非常困难的。...\end{cases} 该Soft-Rounding函数可以在权重和激活上使用，以评估是否已将潜在权重和激活固定在量化阈值（见图3(a)）。...之后，半监督学习方法和自监督学习方法利用了权重的指数移动平均来进行知识蒸馏式的学习。为了克服由于STE近似引起的振荡权重和量化缩放因子，作者在优化过程中提出了指数移动平均的潜在权重和缩放因子。...需要注意的是，作者的校正步骤与BN统计的重新估计步骤不同，BN统计的重新估计是在QAT之后重新估计BN统计。与作者的事后校正步骤不同，BN统计的重新估计无法从量化神经网络的正向传播中恢复。

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YOLO落地部署 | 一文全览YOLOv5最新的剪枝、量化的进展【必读】

由于它使用单个神经网络进行目标检测和分类，它可以同时为这两个任务进行优化，从而提高整体的检测性能。 YOLOv1采用了一个简单的结构，包含24个卷积层和两个全连接层，用于输出概率和坐标。...非结构化剪枝非结构化或细粒度剪枝是指剪枝的目标参数是模型的权重，而不考虑它们在相关张量或层中的位置。在权重剪枝中，通过显著性评估来确定不必要的权重，并在之后屏蔽或删除它们。...虽然在训练过程中屏蔽权重而不是删除它们会增加内存使用量，但屏蔽的权重信息可以在每个步骤中用来将剪枝后的模型与原始模型进行比较。细粒度剪枝并不总是有益的，因为需要特殊的硬件来利用这种不规则的稀疏操作。...也就是说，在正则化的损失函数中为具有较弱通道输出的滤波器分配惩罚，而不是直接使用批归一化缩放因子的L1范数来规范化损失。...在前者中，权重和激活以低精度存储，但从加法到矩阵乘法的所有操作都在浮点精度下执行。虽然这种方法在浮点运算之前和之后需要不断的解量化和量化，但它有利于模型的准确性。

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ICML Workshop | NNCodec: 神经网络编码 ISOIEC 标准的开源软件实现

为此，需要寻求有效的压缩方法，提供最小的编码率的同时，神经网络性能指标（例如分类精度）不会降低。如果数据源包含可以利用的依赖性或统计特性，熵编码可以有效地压缩原始数据。...为此，NNC 规定了使用均匀重构量化器（URQ）进行标量量化的方法和使用依赖量化（DQ）进行矢量量化的方法，DQ 也称为 Trellis-coded 量化（TCQ），通常可在相同模型性能水平下实现更高的压缩效率...局部缩放自适应局部缩放自适应（LSA）为每个输出元素的 NN 层配备了额外的可训练缩放因子 s 。具体来说，每个张量行分配一个缩放因子，而张量行又可以代表一个卷积滤波器或单个输出神经元。...为了利用大量的零值，DeepCABAC 在第一个二值化步骤中确定权重元素是否为“重要的”非零元素，或者是否量化为 0。...此外，还可选择应用 LSA 来训练缩放因子 s ，将其与 \alpha 相乘，然后与 \beta 和 \mathcal W 一起在一个编码单元中进行编码。

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Chronos: 将时间序列作为一种语言进行学习

模型将序列的值缩放和量化到一个固定的词汇表，并在通过高斯过程创建的公共和合成数据集上进行训练。...标记为了使时间序列数据适应基于transformer的语言模型，使用了两个步骤:缩放和量化。缩放使用平均缩放将数据规范化到一个公共范围，其中每个点都通过历史上下文中绝对值的平均值进行调整。...在缩放之后，量化通过将数据范围分成箱(每个箱由一个记号表示)将实值序列转换为离散标记。作者更喜欢统一的分位数分组，据说是要适应不同数据集的可变性，因为预测范围受到预定义的最小值和最大值的限制。...Chronos模型通过对其预测的令牌分布进行自回归采样，对未来的时间步长进行概率预测。然后使用去量化函数和逆缩放将生成的令牌转换回实际值。...它从训练数据集中随机选择一些不同长度的时间序列，对它们进行缩放，并创建它们的凸组合。这种组合的权重是从对称狄利克雷分布中得出的。 KernelSynth则使用高斯过程合成数据生成。

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基础干货：高效卷积，降内存提速度保精度（附论文下载）

这些模型以具有数百万个参数而闻名，即使使用GPU，它也需要更多的计算时间和比许多应用程序所需的更多的存储空间。...研究者通过将传统的卷积内核分解为两个组件来实现这一点。其中之一是只有整数值的张量，不可训练，并根据预训练网络中浮点 (FP) 权重的分布进行计算。...这是通过首先缩放每个卷积层的权重以使得原始权重w的最大绝对值与上面的量化约束的最大值匹配来实现的。...再次步骤之后，将所有权重量化为最接近的整数，然后将新权重wq作为整数值存储到存储器中，以便稍后在训练和推理中使用。...五、 Distribution Shifts 分布转移的目的是移动VQK，使得输出和原始权重张量的值是相匹配的，这是通过内核中的分布偏移（KDS）以及通道中的分布偏移（CDS）来完成的，对其进行良好的初始化是有必要的

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模型量化-学习笔记

, 所以更多量化的时候需要做好精度和性能的权衡.工业界一般使用int8量化, 在模型推理前需要把FP32映射为int8进行计算, 然后在输出的时候做一个去量化操作, 把计算的int8结果映射回FP32....非均匀量化: 动态范围的划分不均匀, 一般用类似指数的曲线进行量化或者使用Kmeans对网络权重和特征进行聚类，得到不同的聚类中心，然后将聚类中心作为同一簇权重的量化代表。...2.4 训练后量化PTQ(1) 定义在模型训练好后量化, 量化其实就是权重和激活值进行缩放的过程，在PTQ中, 我们是通过统计的方法, 使用Calibration Dataset来近似模拟现实的数据分布..., 从而得到权重和激活值的动态范围(Gather layer statistics) 和量化参数（q-parms), 以此来对我们的权重和激活值进行合理的缩放。...由于存在离散点噪声的原因, Nvidia在对激活值量化时, 不再是基于最大值进行缩放, 而是找一个阈值|T|, 以此来控制量化的float范围, 避免离散点噪声被放大,通过前面的介绍我们也知道这种方法叫做饱和量化

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100亿参数的语言模型跑不动？MIT华人博士提出SmoothQuant量化，内存需求直降一半，速度提升1.56倍！

量化操作可以在不同的粒度上执行，如per-tensor量化应用于整个权重矩阵，per-token量化应用于激活中的每个token，per-channel量化应用于权重的每个输出通道。...研究人员通过使用一个per-channel平滑因子s来将输入激活进行平滑(smooth)。为了保持线性层的数学等价，还需要反向缩放权重。...对于其他情况，比如当输入来自残差add时，可以向残差分支添加一个额外的缩放。将量化难度从激活转移到权重 Smooth的目标是选择一个per-channel的平滑因子s，使该逆操作更易于量化。...因此，一个最直接的平滑因子选择就是输入中每个通道的最大值，可以保证在划分之后，所有的激活通道都有相同的最大值，从而实现更容易的量化。但需要注意的是，激活的范围是动态的，对于不同的输入样本是不同的。...可以发现，对于大多数模型，例如OPT和BLOOM模型，α=0.5是一个很好的平衡点，可以平均分配量化难度，特别是使用相同的量化器进行权重和激活。

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深度学习框架落地 | 量化网络的重要性（附源码地址下载）

近年来，定点量化使用更少的比特数（如8-bit、3-bit、2-bit等）表示神经网络的权重和激活已被验证是有效的。定点量化的优点包括低内存带宽、低功耗、低计算资源占用以及低模型存储需求等。 ?...Post Training Quantization是指使用KL散度、滑动平均等方法确定量化参数且不需要重新训练的定点量化方法。...量化训练时怎么进行反向传播如下图所示，经过quantize和dequantize后得到的是有误差的浮点数，所以训练还是针对浮点，反向传播过程中的所有输入和输出均为浮点型数据。...非对称量化将浮点数范围内的最小/最大值映射为整数范围内的最小/最大值。这是通过使用零点(也称为量化偏差，或偏移)来实现的。...逐层量化和逐通道量化某些层的权重参数不同通道之间的数据方差很大，利用常见的per-layer量化策略(即整个层的参数作为一个tensor进行量化)，则会使得值较小的通道直接全部被置为0，导致精度的下降

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ICCV2019 高通Data-Free Quantization论文解读

该论文提出了一种不需要额外数据来finetune恢复精度的离线8bit量化方法，它利用了relu函数的尺寸等价缩放的特性来调整不同channel的权重范围，并且还能纠正量化过程中引入的偏差，使用方法也很简单...、功耗等限制，直接部署原始的浮点网络是不切实际的，所以就需要对原始浮点模型进行压缩，减少参数所需的内存消耗，通常的方法有剪枝、知识蒸馏、量化、矩阵分解，其中量化方法是使用最为普遍的，因为将32bit的参数量化为...需要调节一些超参来寻找最优； Level 4: 需要额外的数据，并且用于finetune训练，但方法针对特定模型使用。...每次权重均衡的迭代方式是本层权重的输出通道与下一层权重的输入通道进行一一对应的均衡，然后取最合适的范围，下一层经过本次均衡后又要基于输出通道与下下层的输入通道进行均衡，中间这层相当于经过了两次优化，经过第一次均衡之后留给下一层的优化空间还足够吗...当然来回迭代很多次有可能缓解这个问题，但是否有更好的迭代方式？如每两层之间的均衡都尽可能先满足上一层的权重各输出通道范围相似，然后最后一层单独再进行处理，这个只是一种设想。 6.

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【腾讯云｜云原生】自定制轻量化表单Docker快速部署

如果你更关心特征的绝对值或需要将其缩放到固定范围内，则可以选择数据归一化。算法要求：某些算法对输入数据有特定的要求，例如支持向量机需要使用归一化后的数据。...Batch Normalization 是一种用于加速深度神经网络收敛、防止梯度消失/爆炸等问题的技术。它通过对每个小批量样本进行均值和方差的归一化来规范输入数据，并将其缩放和平移以恢复数据分布。...因此，在使用深度神经网络时，可以考虑直接使用 Batch Norm 进行特征处理而不需要显式地对输入进行标准化或归一化。...但请注意以下事项：执行顺序：如果使用 Batch Normalization，通常应该在每个隐藏层的激活函数之前进行批标准化。这样可以确保网络从输入层到输出层的所有中间特征都受益于规范化。...预训练模型：如果你使用了预训练好的模型（如 ImageNet 上预训练过的卷积神经网络），则需要根据原始模型是否已经包含 Batch Norm 来决定是否需要进一步处理。

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【机器学习 | 数据预处理】提升模型性能，优化特征表达：数据标准化和归一化的数值处理技巧探析

，他们的等高线是一个又窄又高的等高线，如下图：因为一个他们量化纲位不同会出现（1，299），（3，800）这种特征实例，那么等高线就会又窄又高，在梯度下降算法中，参数更新就会如上图左右震荡（权重更新一点就会导致输出变大...如果你更关心特征的绝对值或需要将其缩放到固定范围内，则可以选择数据归一化。算法要求：某些算法对输入数据有特定的要求，例如支持向量机需要使用归一化后的数据。...Batch Normalization 是一种用于加速深度神经网络收敛、防止梯度消失/爆炸等问题的技术。它通过对每个小批量样本进行均值和方差的归一化来规范输入数据，并将其缩放和平移以恢复数据分布。...因此，在使用深度神经网络时，可以考虑直接使用 Batch Norm 进行特征处理而不需要显式地对输入进行标准化或归一化。...预训练模型：如果你使用了预训练好的模型（如 ImageNet 上预训练过的卷积神经网络），则需要根据原始模型是否已经包含 Batch Norm 来决定是否需要进一步处理。

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HDR关键技术：逆色调映射(二)

然后通过重新调整的亮度增强函数将该缩放的图像逐点相乘来获得最终的HDR图像。生成效果图如图10所示，结果图使用DRIM评价方法进行展现。 ?...随后，在使用得到的多张不同曝光度的照片，通过合并算法进行计算，从而得到一张完整的HDR图片。 Endo使用的是编解码器结构，并在对应层间有跳跃式连接。...除此之外，也对网络的参数进行了一些实验，关于是否需要运用GAN模型在发色调映射任务上的问题，从之前的数据和图16所示的效果图中都显示，使用GAN可以得到更好的转换效果。 ? 图16 S....线性化方法中，为了降低复杂度而使用了一种平均的相机响应函数来线性化图像；颜色校正上，也是使用固定的白平衡转换来简化预处理的过程；量化恢复若使用CNN来完成则更接近超分辨率等工作，因此该方法中并未进行量化恢复的处理...随后，算法使用自动编解码器结构实现，对应层也使用了跳跃式连接，但与U-Net不同的是，网络的解码器部分是在图像的对数域进行处理，因此跳跃式连接还需要将图像的特征转换到对数域再与解码器的各层输出结合，可以通过公式表示

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lstm怎么预测长时间序列_时间序列预测代码

，下面要用它来构建训练神经网络的数据集。...1,1)) # 使用数据来训练缩放器 scaler=scaler.fit(train) # 使用缩放器来将训练集和测试集进行缩放 train_scaled=scaler.transform...，初始化后，使用训练集数据来训练好这个缩放器，然后对训练集和数据集都进行缩放。...这个缩放器在之后预测的时候还要用来进行逆缩放，将预测值还原到真实的量纲上。此时训练集变成了下图这个样子，数据集已经构建完成，下面开始训练LSTM模型。...-1,1)) # 使用数据来训练缩放器 scaler=scaler.fit(train) # 使用缩放器来将训练集和测试集进行缩放 train_scaled=scaler.transform(train

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音频编码：入门看这篇就够了丨音视频基础

在 AAC 编码中，逆量化频谱系数是由一个非均匀量化器来实现的，在解码中需进行其逆运算。在解码时，该模块将频谱的量化值转换为整数值来表示未缩放的重建频谱。此量化器是非均匀的量化器。...这个模块的输入包括：频谱的量化值输出包括：未缩放的，逆量化的频谱 4）Rescaling，缩放因子处理模块。...这个模块的输入包括：比例因子的解码整数表示未缩放的，逆量化的频谱输出包括：缩放后的逆量化的频谱 5）M/S，Mid/Side 立体声编解码模块。...这个模块的输入包括： Mid/Side 决策信息和声道关联的缩放后的逆量化的频谱输出包括：在 M/S 解码之后，与声道对相关的缩放后的逆量化频谱 6）Prediction，预测模块。...这个模块的输入包括：预测器状态信息缩放后的逆量化的频谱输出包括：应用了预测的缩放后的逆量化的频谱 7）Intensity，强度立体声编解码模块。

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CVPR2021 | MIMO-VRN 用于视频缩放任务的联合训练策略

长短期记忆视频缩放网络(LSTM-VRN)利用低分辨率视频中的时间信息，对缺失的高频信息进行预测；多输入输出视频缩放网络(MIMO-VRN)是一种同时对一组视频帧进行缩放的策略。...它能够通过相同的神经网络配置来实现图像的上下采样，它提供了一种方法来明确地建模高斯噪声降采样而丢失的高频信息。IRN的前向模型包括一个二维Haar变换和8个耦合层，如下图所示。...随后，正向传播的与反向传播的通过一个1X1的卷积输出预测。注意到LSTM-VRN仅利用LR视频帧的时间信息进行缩放，而其降采样仍然是基于SISO的方案，没有利用到HR视频帧的时间信息。...如上图(b)所示，本文采用基于残差块的预测模块对对应的LR帧组中缺失的高频分量进行预测。与降采样的帧组输入的概念类似，LR帧组和估计的高频分量组输入进可逆网络以逆模式运行。...首先，为了确保LR视频具有视觉上的美观性，将LR损失定义为：其次，为了使HR重构质量最大化，使用Charbonnier来定义HR损失。总的损失为λ，其中λ为超参数。

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深度神经网络剪枝综述

半结构化剪枝可以与其他剪枝方法结合使用，以进一步减小神经网络的大小和复杂度。（2）何时进行神经网络剪枝？具体来说，是在训练网络之前、期间还是之后进行静态剪枝还是动态（即运行时）剪枝？...该标准可用于评估神经网络的滤波器、通道和其他组件的重要性。敏感性和/或显着性，是根据权重对网络输入或输出的敏感性或显着性来评估权重的重要性。...学习剪枝网络的方法基于稀疏性正则化的剪枝，是一种通过为权重（或通道、滤波器等）引入缩放因子向量来学习剪枝神经网络的方法，并且将稀疏性正则化施加于后者，同时训练网络权重和缩放因子。...缩放因子的幅度被视为重要分数，通过解决最小化问题来学习权重及其掩码。这种方法常用于神经网络剪枝，已被应用于各种剪枝技术中。基于元学习的剪枝，是一种利用元学习技术学习剪枝神经网络的方法。...该方法使用深度确定性策略梯度（DDPG）智能体从环境中接收层的嵌入状态，并输出稀疏性比率作为动作。然后，使用特定的压缩方法，例如通道剪枝方法，对层进行压缩。

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基于Pytorch构建三值化网络TWN

论文中提到，在VGG，GoogLeNet 和残留网络等最新的网络体系结构中，最常用的卷积滤波器大小为，如果使用上一节提到的二值权重，有个模板，但如果使用三值权重就有个模板，它的表达能力比二值权重强很多。...然后，论文提出使用一个scale参数去最小化三值化前的权值和三值化之后的权值的L2距离。参数三值化的公式如下： ?...等式六由于这个式子需要迭代才能得到解（即不断的调和），会造成训练速度过慢，所以如果可以提前预测权重的分布，就可以通过权重分布大大减少阈值计算的计算量。...TWN在Cifar10上的测试结果注意到这里使用了三值量化权值之后准确率比二值量化更低了，猜测是因为没有启用scale参数的原因。...另外值得一提的是权值三值化并没有完全消除乘法器，在实际进行前向传播的时候，它需要给每一个输出乘以scale参数，然后这个时候的权值是(-1,0,1)，以此来减少乘法器的数目。 7.

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深度学习中的Normalization必知必会

在深度学习领域，往往需要处理复杂的任务场景，一般使用较深层数的模型进行网络设计，这就涉及到复杂困难的模型调参：学习率的设置，权重初始化的设置以及激活函数的设置等。...droupout操作的网络中，在该层之后要对权重乘以稀疏，这样在预测的时候就可以直接使用权重了。...对参数进行更新可以看到权重的缩放不会影响到对的梯度计算 BN之后对参数的更新，可以得到如果权重越大，也就是越大，越小，「这意味着权重的梯度更小，如此BN就保证了梯度不会依赖于参数的缩放...标准化之后经过缩放和平移得到LN之后的输出输出参数是学习参数和BN类似，规范化后的数据进行缩放和平移，以保留原始数据的信息。...Normalization为什么有效权重伸缩不变性回忆上面BN,LN的计算方式，当权重进行缩放使，得到规范化之后的值是不变的这是因为当权重缩放时，对应的均值和方差都会等比例缩放，最终分子分母相抵消

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深度学习算法优化系列十二 | 旷视科技 DoReFa-Net

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