但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。 为了解决这些问题，压缩模型以最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗。...三、目前方法 从数据，模型和硬件多维度的层面来分析，压缩和加速模型的方法 1、压缩已有的网络，包含：张量分解，模型剪枝，模型量化；（针对既有模型） 1.1、张量分解 定义：将网络权值当满秩矩阵，...优点：适合模型压缩 缺点：实现并不容易，涉及计算成本高昂的分解操作，且需要大量的重新训练来达到收敛。 对于二维矩阵运算，SVD是个好方法。...[2016,DETTMERS]8-bit approximations for parallelism in deep learning：开发并测试8bit近似算法，将32bit的梯度和激活值压缩到8bit...with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 将3x3卷积核替换为1x1卷积核（1个1x1卷积核的参数是3x3卷积核参数的1/9，这一改动理论上可以将模型尺寸压缩
Introduction 预训练后的深度神经网络模型往往存在着严重的 过参数化 问题，其中只有约5%的参数子集是真正有用的。为此，对模型进行 时间 和 空间 上的压缩，便谓之曰“模型压缩” 。...模型压缩技术包括 前端压缩 和 后端压缩 这两部分。...对比 前端压缩 后端压缩 实现难度 较简单 较难 可逆否 可逆 不可逆 成熟运用 剪枝 低秩近似、参数量化 待发展运用 知识蒸馏 二值网络 前端压缩 不会改变原始网络结构的压缩技术。 1....后端压缩 会大程度上改变原始网络结构的压缩技术，且不可逆。 1. 低秩近似 使用结构化矩阵来进行低秩分解。 优点： 该方法在中小型网络模型上效果不错。 缺点： 在大型网络模型上玩不转。 2....---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册 [2] 深度压缩之蒸馏模型
https://arxiv.org/abs/1703.01467 传统的图像和视频压缩算法要依赖手动调整的编码器／解码器对（多媒体数字信号编解码器，codec)，缺乏适应性，对被压缩的数据也不可知。...在这篇论文中，我们描述了生成式压缩的概念，也就是数据的压缩使用生成式模型。我们也表明这是一个值得追随的方向，可在图像和视频数据上取得更准确的、视觉上更享受的高压缩重建。...我们也证明，相比于传统的变长度编码方案，生成式压缩在比特误码率上有更大的复原力（例如，从有噪声的无线通信频道）。
节选自《白话人工智能与大数据》 在NIN的思路和减小卷积核尺寸的思路驱使下，就有人开始研究新的网络模型，并把它们成功应用于移动设备中了，MobileNet和SqueezeNet就是其中的典型代表。...上面这个图表表示了一个SqueezeNet网络中，在Pruning后的模型尺寸对比。...这7模型分别是原生的AlexNet（作为Baseline）、SVD分解过的AlexNet、做过剪枝的AlexNet、做过Deep Compression的AlexNet（就是咱们在量化那一节讲过的多种方法结合的手段...后面看到的就是压缩比例和准确率的描述了。最下面的这个DeepCompression SqueezeNet比起AlexNet，压缩率达到了1:510，可以说非常高了，仅有0.47MB大小。...毫无疑问，这样小的模型无论是在移动设备上长期使用，还是放到服务器上去执行高频任务都是有着非常好的效果的。它为深度学习在更多领域的应用和更广泛的物理空间去使用提供了可能，也带来了更多的启示与鼓励。
作者 | 小小@字节跳动 整理 | NewBeeNLP 写在前面 知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法，由于其简单，有效，在工业界被广泛应用。...在实验中，效果最好的模型往往规模很大，甚至由多个模型集成得到。...因此，模型压缩（在保证性能的前提下减少模型的参数量）成为了一个重要的问题。而「模型蒸馏」属于模型压缩的一种方法。...知识蒸馏的过程分为2个阶段: 原始模型训练: 训练”Teacher模型”, 简称为Net-T，它的特点是模型相对复杂，也可以由多个分别训练的模型集成而成。...所以可以适当忽略掉一些负标签的信息） 本文参考资料 [1] Distilling the Knowledge in a Neural Network: https://arxiv.org/abs/1503.02531 [2] 深度压缩之蒸馏模型
本文将介绍针对BERT（以Transformer Block 堆叠而成的深度模型）的压缩方法。...04 蒸馏 量化和剪枝是最常用的模型压缩方法，有成熟的配套工具，但为了保证一定精度，其压缩比一般较小，还不足以让BERT 在移动设备的芯片上运行。...蒸馏已经成为压缩模型的主流方法之一，可以与量化和剪枝叠加使用，达到可观的压缩比。...总体而言，MobileBERT 作为任务无关的BERT 压缩模型，压缩比高达10 倍，配合量化可以达到40 倍，最关键的是其在多数文本理解任务上的性能与 相当。...05 结构无损压缩 除了常见的量化、剪枝和蒸馏，还有一些与模型结构强依赖的压缩方法，这些方法不会更改模型的结构，故归为结构无损的压缩方法。
这在神经网络中并不陌生，其他领域（例如计算机视觉）以前也有相同的问题，并且已经开发了几种压缩和加速神经网络模型的方法。...当然也可以采用其他优化，例如从学习率和策略、预热步数，较大的批处理大小等； 模型压缩：通常使用量化和修剪来完成，从而能够在架构不变（或者大部分架构不变）的情况下减少计算总量； 模型蒸馏：训练一个较小的模型...在这个研究中，作者甚至降低到 2-bit 的超低精度量化，但其性能相比于基线却没有显著下降（仅下降 2.3%），而对应的模型参数压缩率最高可以达 13 倍，嵌入表压缩率和激活的最高都为 4 倍。...3、蒸馏 另一个有趣的模型压缩方法是蒸馏，这是一种将大型「teacher」网络的知识转移到较小的「student」网络的技术，训练学生网络来模仿教师网络的行为。 ?...该方法能够将 BERT-base 模型压缩 60 倍以上，而下游任务指标只有很小的下降，从而使得语言模型占用的空间只有不到 7MB。 ? ?
今天主要是预先告知大家下一期我们发送的内容，主要是模型压缩！如果你们有想了解或深入熟悉的框架，可以在留言处告诉我们，我们也会第一时间把大家希望的分享出来，我们一起学习讨论，共同进步！ 预告 ?...因此这些方法的性能通常取决于给定的预训练模型。对基本操作和体系结构的改进将使它们走得更远。...虽然Xception、MobileNets、MobileNetV2、MobileNetV3、ShuffleNet和ShuffleNetV2等轻量级模型以很少的FLOPs获得了很好的性能，但是它们特征图之间的相关性和冗余性一直没有得到很好的利用
1 模型优化与压缩 模型优化与压缩涉及到紧凑模型的设计，量化与剪枝以及相关的工业界使用技巧共3个大方向。最近会集中上线一些内容，已有内容欢迎大家预览。...Deep Compression是一个模型量化和压缩框架， 包含剪枝(pruning), 量化(trained quantization)和编码(Huffman coding)三个步骤。...作者/编辑 言有三 Deep Compression综合应用了剪枝、量化、编码三个步骤来进行模型压缩，是2016 ICLR最佳论文。...在卷积层和全连接层的量化阶数分别为8/5，8/4的配置下，模型性能几乎无损，验证了这是一种非常优异的模型压缩技巧。 [1] Han S, Mao H, Dally W J....作者/编辑 言有三 模型压缩有许多的方法，比如使用小卷积，多尺度，去除全连接层，瓶颈结构等思路设计紧凑的网络，也有对权重进行量化剪枝等方法，而DeepRebirth则采用了另外一种思路，即将Non-tensor
因此，讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下，对BERT进行模型压缩，是一个非常有现实意义的问题。 本文先介绍模型压缩的概念及常见方法；随后，对目前出现的BERT剪枝的技术做一个整体的介绍。...作者&编辑 | 小Dream哥 1 模型压缩 所谓模型压缩，就是在尽可能不改变模型效果的情况下，减少模型的尺寸，使得模型有更快的推理速度。...，模型压缩就变成一个必须的事情。...，这导致几乎没有BERT或者 BERT-Large 模型可直接在GPU及智能手机上应用，因此模型压缩方法对于BERT的未来的应用前景非常有价值。...后续我们分别详细介绍不同类型的BERT模型压缩方法。
模型压缩是边缘设备部署的常用技术。可是为什么要压缩模型呢？模型可压缩说明参数过量，那为什么不从头开始训练一个合适参数量的模型呢？以及我们可以通过使用更聪明的优化方法来直接减少参数吗？请看下面分解。...Gordon 编译：McGL 模型压缩是一种缩小训练好的神经网络的技术。压缩后模型的执行方式通常与原始模型相似，只使用了一小部分计算资源。然而，在很多应用中的瓶颈是训练压缩之前的原来的大型神经网络。...在这篇文章中，我们将探索从头开始训练小模型所遇到的障碍。并讨论为什么模型压缩可行，以及两种高效内存训练方法: 过参数化边界和更好的优化方法，这些方法可以减少或消除事后模型压缩的需要。...我相信这种模式可能会在其它类型的模型压缩中重复出现。...未来方向 我们真的需要模型压缩吗？这篇文章的标题有些挑衅，但这个idea并不是: 通过收紧过度参数化的边界和改进我们的优化方法，我们可以减少或消除事后模型压缩的需要。
所以，卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，深度学习模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。...本文主要介绍深度学习模型压缩和加速算法的三个方向，分别为加速网络结构设计、模型裁剪与稀疏化、量化加速。...关键词：深度学习、模型压缩、模型加速 I.加速网络设计 分组卷积 分组卷积即将输入的feature maps分成不同的组（沿channel维度进行分组），然后对不同的组分别进行卷积操作，即每一个卷积核至于输入的...总结 本文主要介绍了三种主流的深度学习模型压缩和模型加速的方向，分别为：加速网络结构设计，即通过优化网络结构的设计去减少模型的冗余和计算量；模型裁剪和稀疏化，即通过对不重要的网络连接进行裁剪，模型裁剪主要针对已经训练好的模型...当然，深度学习模型压缩和加速的方法不局限于我在本文中的介绍，还有其他很多类似的压缩和加速算法，如递归二值网络等。
为了解决这个问题，模型剪枝压缩成为了一种常用的方法。在本文中，我们将讲解如何使用YOLOv5模型进行剪枝压缩，以实现模型的高效部署。...模型剪枝压缩概述模型剪枝压缩是一种通过减少模型参数、减少冗余计算、优化模型结构等手段来减小模型体积和计算复杂度的方法。...YOLOv5模型剪枝压缩方法在进行YOLOv5模型剪枝压缩时，可以采用以下几种常用的方法：1. 通道剪枝通道剪枝是指通过剪枝模型中的冗余通道来减少模型的参数和计算量。...模型部署：将剪枝压缩后的模型部署到目标设备上，并进行推理或应用。总结在本篇文章中，我们讲解了如何使用YOLOv5模型进行剪枝压缩，以实现模型的高效部署。...希望本文能对您了解YOLOv5模型剪枝压缩提供一些帮助，同时也希望读者能够深入探索和扩展模型剪枝压缩的方法，为实际的深度学习应用提供更多的解决方案。
让模型瘦身 /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/usr/bin/copySceneKitAssets product.scnassets -o ~/Desktop...第二步 将需要压缩优化的模型文件复制到这个文件夹中去 优化前的模型文件 右击->显示简介 查看大小 注意看 大小为2.2MB 第三步 cd 到model的父级目录 cd /Users/xujie.../Desktop/模型 手动输入父目录,当然也可以使用拖动的方式 如下 将父级文件拖到命令行工具里去 第四步 使用指令对model文件中的模型进行优化 格式如下 /Applications/Xcode.app.../Contents/Developer/usr/bin/copySceneKitAssets 模型文件 -o 优化后模型存储的目录 /Applications/Xcode.app/Contents...在桌面发现下面的文件 文件里面是优化过的模型 我们查看一下优化过的文件的简介 内存占用降低了 总结: 使用优化工具将模型从2.2M 优化到了 389K ，希望大家掌握这个小技巧,千万别告诉爸爸妈妈哦
剪枝是模型压缩的一个子领域，依据剪枝粒度可以分为非结构化/结构化剪枝，依据实现方法可以大致分为基于度量标准/基于重建误差/基于稀疏训练的剪枝，并且逐渐有向AutoML发展的趋势。...剪枝之外 提升精度： 利用剪枝的方式来提升模型精度，比如DSD: Dense-Sparse-Dense Training for Deep Neural Networks(ICLR2017)利用非结构化剪枝...总结 一脉梳理下来感觉做纯的剪枝感觉很难了，对比人工设计的结构和准则，NAS出来的模型可以又小巧精度又高，剪枝也逐渐受其影响快、准、狠地寻找结构。...Reference 1、闲话模型压缩之网络剪枝（Network Pruning）篇 https://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/100621397
bat 批处理 脚本 for循环 批量压缩gltf模型 gltf批量压缩 gltf压缩转成glb 这里参考两篇文章： 1....关于批处理的知识 https://www.jb51.net/article/134025.htm 一、模型准备 如下图所示，现在有二十多个gltf模型，放在一个文件夹下，要对这些模型进行压缩： ?...，比如： gltf-pipeline -i model.gltf -o modelDraco.gltf -d 就可以把model.gltf模型压缩。...三、批量处理 gltf-pipeline官方并没有介绍批量处理的方法，下面我们通过批处理来实现： 打开cmd，进入gltf模型存放的路径，如下图，输入命令，回车，就会自动循环执行，批量压缩。...（-d表示使用draco算法进行压缩） for %i in ('dir *.gltf /s /b') do gltf-pipeline -i %i -o %i -d ? 看一下压缩后的模型大小： ?
本文主要介绍深度学习模型压缩和加速算法的三个方向，分别为加速网络结构设计、模型裁剪与稀疏化、量化加速。...关键词：深度学习、模型压缩、模型加速 I.加速网络设计 分组卷积 分组卷积即将输入的feature maps分成不同的组（沿channel维度进行分组），然后对不同的组分别进行卷积操作，即每一个卷积核至于输入的...总结 本文主要介绍了三种主流的深度学习模型压缩和模型加速的方向，分别为：加速网络结构设计，即通过优化网络结构的设计去减少模型的冗余和计算量；模型裁剪和稀疏化，即通过对不重要的网络连接进行裁剪，模型裁剪主要针对已经训练好的模型...当然，深度学习模型压缩和加速的方法不局限于我在本文中的介绍，还有其他很多类似的压缩和加速算法，如递归二值网络等。...，聚类编码，参数定点化 网络压缩量化之模型蒸馏原理详解 网络压缩量化之模型蒸馏相关实践 文章PDF见：http://www.tensorinfinity.com/paper_167.html 看完欢迎转发推荐哟
导读 本文详细介绍了4种主流的压缩与加速技术：结构优化、剪枝、量化、知识蒸馏，作者分别从每个技术结构与性能表现进行陈述。 近年来，深度学习模型在CV、NLP等领域实现了广泛应用。...因此，如何在不影响深度学习模型性能的情况下进行模型压缩与加速，成为了学术界和工业界的研究热点。...1、简介 深度学习模型压缩与加速是指利用神经网络参数和结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。...被压缩后的模型对计算资源和内存的需求更小，相比原始模型能满足更广泛的应用需求。...（事实上，压缩和加速是有区别的，压缩侧重于减少网络参数量，加速侧重于降低计算复杂度、提升并行能力等，压缩未必一定能加速，本文中我们把二者等同看待） 必要性：主流的模型，如VGG-16，参数量1亿3千多万
为了提高模型的运行时间，本文率先提出了一种新的知识蒸馏 (Knowledge Distillation) [5] 方法来对模型进行压缩，从而在不损失太多精度的情况下，节省运行时间和内存。...“耐心的知识蒸馏”模型 具体来说，对于句子分类类型的任务，当普通的知识蒸馏模型用来对模型进行压缩的时候, 通常都会损失很多精度。...这样在遇到新问题的时候，学生模型犯错误的概率更高。基于这个假设，文章提出了一种损失函数，使得学生模型的隐藏层表示接近教师模型的隐藏层表示，从而让学生模型的泛化能力更强。...比如，对于6层的学生模型，在学习12层的教师模型的时候， 学生模型可以学习教师模型的 (2,4,6,8,10)层隐藏层的表示 (左侧PKD-skip)， 或者教师模型最后几层的表示 (7,8,9,10,11...验证猜测 研究者将提出的模型与模型微调(fine-tuning)和正常的知识蒸馏在7个句子分类的保准数据集上进行比较，在12层教师模型蒸馏到6层或者3层学生模型的时候，绝大部分情况下PKD的表现都优于两种基线模型
---- 作者：Colorjam https://zhuanlan.zhihu.com/p/97198052 剪枝是模型压缩的一个子领域，依据剪枝粒度可以分为非结构化/结构化剪枝，依据实现方法可以大致分为基于度量标准...剪枝之外 提升精度： 利用剪枝的方式来提升模型精度，比如DSD: Dense-Sparse-Dense Training for Deep Neural Networks(ICLR2017)利用非结构化剪枝...总结 一脉梳理下来感觉做纯的剪枝感觉很难了，对比人工设计的结构和准则，NAS出来的模型可以又小巧精度又高，剪枝也逐渐受其影响快、准、狠地寻找结构。...Reference 闲话模型压缩之网络剪枝（Network Pruning）篇 技术文章配图指南 下载一：中文版！学习TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习和数据结构五件套！
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