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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
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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
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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。
对于招标采购负责人来说，既要有一定的管理和规划来主持招标采购活动，又要确保每个阶段都在可控范围内，有效规避法律风险。在本文中，我们将简述采购管理的五阶模型及处理各阶段难点的系统方法。...01采购管理的五阶模型1.1 采购管理的第一阶段：供应是为了确保材料的可用性。在这个阶段，采购的角色是采购员和计划员，他们做典型的秘书工作。购买价格也经过协商，但对价格的影响很小。原因有很多。...1.2 采购管理的第二阶段：节约成本是采购的主要指标。在这个阶段，采购的角色转变为谈判者，成本节约是采购的主要指标（但这并不意味着交货率和质量不重要，这些指标是必要的）。...1.3 采购管理的第三阶段：总购买成本。采购成本节约是采购绩效的一个重要指标，因为它直接、清晰且易于量化。然而，采购价格只是成本的一部分，其优化往往导致其他成本的非优化。...通过采购管理系统，赋能企业提升采购职能效率，大幅降低成本，可实现更快捷、更透明的可持续采购。企业可以获得更低的采购价格，实现高效的业务匹配和交易。
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。 ? ?
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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。
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