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MXNet实现卷积神经网络训练量化

而对于卷积层之后带batchnorm的网络，因为一般在实际使用阶段，为了优化速度，batchnorm的参数都会提前融合进卷积层的参数中，所以训练模拟量化的过程也要按照这个流程。...首先把batchnorm的参数与卷积层的参数融合，然后再对这个参数做量化。以下两张图片分别表示的是训练过程与实际应用过程中对batchnorm层处理的区别： ? 训练过程中对BN的处理 ?...实际应用中对BN的处理对于如何融合batchnorm参数进卷积层参数，看以下公式： ?...折叠BN 公式中的，W和b分别表示卷积层的权值与偏置，x和y分别为卷积层的输入与输出，则根据bn的计算公式，可以推出融合了batchnorm参数之后的权值与偏置，Wmerge和bmerge。...模拟量化卷积层示例图具体实现的时候就是按照论文中的这个模拟量化卷积层示例图去写训练网络结构的。 4.

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Pytorch实现卷积神经网络训练量化（QAT）

对称量化在上次的视频中梁德澎作者已经将这些概念讲得非常清楚了，如果不愿意看文字表述可以移步到这个视频链接下观看视频：深度学习量化技术科普。...红色部分即将上面两种量化算法应用到各个网络上做精度测试结果 5. 训练模拟量化我们要在网络训练的过程中模型量化这个过程，然后网络分前向和反向两个阶段，前向阶段的量化就是第二节和第三节的内容。...❝pytorch一般情况下，是将网络中的参数保存成orderedDict形式的，这里的参数其实包含两种，一种是模型中各种module含的参数，即nn.Parameter,我们当然可以在网络中定义其他的nn.Parameter...❞ 另外，由于卷积层后面经常会接一个BN层，并且在前向推理时为了加速经常把BN层的参数融合到卷积层的参数中，所以训练模拟量化也要按照这个流程。...即，我们首先需要把BN层的参数和卷积层的参数融合，然后再对这个参数做量化，具体过程可以借用德澎的这页PPT来说明： ?

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卷积神经网络训练模拟量化实践

对训练好的网络做量化，在实践中尝试过TensorRT[5][8]的后训练量化算法，效果还不错。...然后对于卷积层之后带batchnorm的网络，因为一般在实际使用阶段，为了优化速度，batchnorm 的参数都会提前融合进卷积层的参数中，所以训练模拟量化的过程也要按照这个流程。...首先把 batchnorm的参数与卷积层的参数融合，然后再对这个参数做量化。...以下两张图片分别表示的是训练过程与实际应用过程中对batchnorm层处理的区别：对于如何融合batchnorm参数进卷积层参数，看以下公式：公式中的，W和b分别表示卷积层的权值与偏置...具体实现的时候就是按照论文中的这个模拟量化卷积层示例图去写训练网络结构的。

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神经网络中的量化与蒸馏

本文将深入研究深度学习中精简模型的技术：量化和蒸馏深度学习模型，特别是那些具有大量参数的模型，在资源受限环境中的部署几乎是不可能的。...通过减少模型中权重和激活的位宽度，缩小模型大小，从而潜在地提高推理速度。神经网络有相互连接的神经元，每个神经元都有在训练过程中调整的权重和偏差。...量化背后的数学理论: 上面公式提供了一种将实数转换为量化整数的简单且计算效率高的方法，使其成为许多量化方案中的流行选择。如何量化机器学习模型?...在神经网络中，这意味着同时训练教师和学生模型，让他们一起学习和适应，增强学生模型的学习过程。自蒸馏:一本书作者既是老师又是学生。他以目前的技能水平开始写书。...在神经网络中，这种方法涉及单个网络学习和自我改进，使用其更高级的层或后期的训练来增强其较早的层或初始阶段，有效地教会自己变得更高效和准确。

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纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

引言自 2012 年 AlexNet 以来，卷积神经网络（简称 CNN）在图像分类、图像分割、目标检测等领域获得广泛应用。...，expand 层是 1*1 和 3*3 卷积核的卷积层，expand 层中，把 1*1 和 3*3 得到的 feature map 进行 concat。...中的命名就和这个有关！...本例中，DK=3，M=2，DF=5，N=3，参数的减少量主要就与卷积核大小 DK 有关。在本文 MobileNet 的卷积核采用 DK=3，则大约减少了 8~9 倍计算量。...利用 group convolution 和 channel shuffle 这两个操作来设计卷积神经网络模型, 以减少模型使用的参数数量。

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·轻量化卷积神经网络介绍：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

[深度概念]·轻量化卷积神经网络介绍：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception 本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet...一、引言自 2012 年 AlexNet 以来，卷积神经网络（简称 CNN）在图像分类、图像分割、目标检测等领域获得广泛应用。...，expand 层是 1*1 和 3*3 卷积核的卷积层，expand 层中，把 1*1 和 3*3 得到的 feature map 进行 concat。...中的命名就和这个有关！...利用 group convolution 和 channel shuffle 这两个操作来设计卷积神经网络模型, 以减少模型使用的参数数量。

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ADC中的量化噪声.以及解决方案

在看一个ADC的数据手册的时候读到了这样的一句话： SO？量化噪音是什么意思？在调制过程中，量化噪声作为一个高频成分，其频谱也会随着载波一起被搬移到更高的频率上。...这样做的目的是将量化噪声转移到信号频带之外，方便后续的数字滤波器进行滤除。量化噪声是模拟信号转换为数字信号过程中不可避免的一种误差。...量化噪声的影响：信号失真：量化噪声会导致信号的失真，特别是在信号幅度较小或变化较快的地方。信噪比降低：量化噪声是信号中的噪声成分，会降低信号的信噪比。...过采样：通过增加采样频率，可以将量化噪声的频谱分散到更高的频段，从而减小低频信号的量化噪声。怎么测量？频谱分析仪法：将待测信号输入到ADC中，然后用频谱分析仪观察输出信号的频谱。...这个ADC的方案也挺好的，总结一下: 通过将量化噪声转移到高频段，并利用数字滤波器将其滤除，可以有效地提高信号质量。量化噪声产生：模拟信号在数字化过程中，由于量化精度有限，产生量化噪声。

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数据脱敏的风险量化评估方案

二、K匿名相关知识简介根据发布数据集的内容不同，数据集存在的风险也不同；如何去量化的评估数据集存在的风险，就应该先对数据的敏感级别进行一个合理的划分。...它首先做了如下假设：准标识符假设：数据持有者可以识别出其所持有数据表中可能出现在外部数据中的属性，因此其可以准确的识别出准标识符集合。 K-匿名要求同一个准标识符至少要有k条记录。...隐私的度量与量化表示数据隐私的保护效果是通过攻击者披露隐私的多寡来侧面反映的。现有的隐私度量都可以统一用“披露风险”（Disclosure Risk）来描述。...四、数据风险评估方案基于前文所述，为了防止发布数据的隐私泄露事件，所以对发布数据都会进行脱敏处理，但脱敏后仍会遭受各种攻击。...本文的隐私风险评估方案是基于k匿名后的数据进行评估；于此同时，k匿名技术也是一种比较科学的脱敏方式，因此也适用于其他脱敏处理的结果集。

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一文纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception 本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet...以来，卷积神经网络（简称 CNN）在图像分类、图像分割、目标检测等领域获得广泛应用。...，expand 层是 1*1 和 3*3 卷积核的卷积层，expand 层中，把 1*1 和 3*3 得到的 feature map 进行 concat。...中的命名就和这个有关！...利用 group convolution 和 channel shuffle 这两个操作来设计卷积神经网络模型, 以减少模型使用的参数数量。

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模型量化与量化在LLM中的应用｜得物技术

神经网络中需要量化的操作主要是卷积层Conv(x;W)和全连接层Wx，即主要是按上一部分描述的操作分别对W和x做的权重量化（Weight Quantization,WQ）和激励量化(Activation...从而在保证乘法运算的积保持不变的前提下，降低张量X的量化难度。而在实际工程中，这种量化方案引起的量化误差对大模型的推理效果仍然有比较明显的影响，即使在int-8精度量化亦有明显的误差。...所以在目前工程部署中的实用方案，大多以weight-only的量化方案为主，即放弃activation的量化。...GPTQ GPTQ是最早被工程化部署所接受的量化方案，W8A16或W4A16的量化效果在多数场景中都有与原模型较为接近的表现，而且其量化过程非常快。...，AWQ是基于搜索提出的量化方案。

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Python中的向量化编程

在Andrew Ng的>课程中，多次强调了使用向量化的形式进行编码，在深度学习课程中，甚至给出了编程原则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。...TensorFlow使用NumPy数组作为基础构建模块，在这些模块的基础上，他们为深度学习任务（大量进行长列表/向量/数值矩阵的线性代数运算）构建了张量对象和图形流。...许多Numpy运算都是用C实现的，相比Python中的循环，速度上有明显优势。所以采用向量化编程，而不是普通的Python循环，最大的优点是提升性能。...另外相比Python循环嵌套，采用向量化的代码显得更加简洁。...更多关于numpy向量化编程的指导，可以参考这本开源的在线书籍：From Python to Numpy )

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R中的向量化运算

1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...> #相同长度的数组的计算规则 > 1:10 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > > 11:20 [1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。

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AISecOps：量化评估告警筛选方案的性能

告警筛选的现状企业安全运营中告警数量过多，引起告警疲劳的问题已是老生常谈。...如果不能对告警筛选方法的性能和价值进行量化评估，多数企业可能都难以认可如此高昂的成本。在设计性能评估指标之前需要先明确的是，告警筛选是一个与具体场景有关的、需要大量外部知识的、非常复杂的过程。...另一方面，SOC中带标注的反馈数据经常被用来训练或优化模型，并在此过程中适用常规数据分析中的验证方法。...例如，如果告警筛选方法中主要使用监督模型，一般可以直接在反馈数据上运行k-fold交叉验证：图6 从交叉验证结果看来，上图中告警筛选方案的泛化能力有待改善但这种性能指标也存在弊端。...与前面两种只产生数值的性能指标不同，召回率曲线能够非常直观地反映告警筛选方法在不同阈值条件下的性能，以及对照传统安全运营方法的效率提升幅度：图7 召回率曲线，蓝色来自某告警推荐方案，橙色为传统运营值守的对照数据

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讨论：关于轻量化的灰度发布方案

灰度发布又叫金丝雀发布，起源是，矿井工人发现，金丝雀对瓦斯气体很敏感，矿工会在下井之前，先放一只金丝雀到井中，如果金丝雀不叫了，就代表瓦斯浓度高。...它是把两种功能，或者两个版本，交给相同的用户来使用，看用户喜欢哪种功能。要点是，AB的两种功能都是可用的，投放的用户群体无差别，让用户选择更受欢迎的功能，后期可能是A上线，也可能是B上线。...灰度发布方案分析1、TestFlight对于 iOS 开发者来讲有一个较为方便的灰度测试方案，也是大家使用最多的 —— TestFlight。...相对于 TestFlight ，这种方式的优势在于：不仅可以用在iOS系统中，Android 和桌面端应用也能集成 FinClip SDK ，相当于灰度测试覆盖的范围更加广；自身的迭代升级，不会影响到宿主...由于本次调研的范围和时间有限，所以我认为较好用的轻量化灰度发布方案就暂时罗列这两类，当然方案有千千万，选择自己合适的就好。

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【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - TensorBoard 版

上面是引用了官网的介绍，意思就是说 TensorBoard 就是一个方便你理解、调试、优化 TensorFlow 程序的可视化工具，你可以可视化你的 TensorFlow graph、学习参数以及其他数据比如图像...启动你的 TensorBoard 并在浏览器中打开后应该是类似下面这样的： ? ---- CNN 结构 CNN 的结构和上篇一样，数据集仍为 CIFAR10 数据集。...从图中可以看出有两个卷积层、两个池化层、两个 norm 层以及三个全连接层，图中指向 train 节点的线条的粗细表示需要训练的参数的多少，各层之间的线条上的数字表示了传递给下一层的参数的维度，例如 conv1...×32×32×64 （由于这个图不能放大导致重叠，在浏览器中是可以放大的），? 表示 batch 的大小。...按照提示，在浏览器中打开地址就可以看到可视化结果了。

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【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - TensorBoard版

前面写了一篇用 TensorFlow 实现 CNN 的文章，没有实现 TensorBoard，这篇来加上 TensorBoard 的实现，代码可以从这里下载。...上面是引用了官网的介绍，意思就是说 TensorBoard 就是一个方便你理解、调试、优化 TensorFlow 程序的可视化工具，你可以可视化你的 TensorFlow graph、学习参数以及其他数据比如图像...启动你的 TensorBoard 并在浏览器中打开后应该是类似下面这样的： ? CNN 结构 CNN 的结构和上篇一样，数据集仍为 CIFAR10 数据集。...从图中可以看出有两个卷积层、两个池化层、两个 norm 层以及三个全连接层，图中指向 train 节点的线条的粗细表示需要训练的参数的多少，各层之间的线条上的数字表示了传递给下一层的参数的维度，例如 conv1...×32×32×64 （由于这个图不能放大导致重叠，在浏览器中是可以放大的），? 表示 batch 的大小。

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【论文复现】基于图卷积网络的轻量化推荐模型

概述图卷积网络（Graph Convolution Network，GCN）已经广泛的应用于推荐系统，基于GCN的协同过滤算法（例如NGCF）缺少消融研究，此模型对NGCF进行了消融实验并提出了轻量化卷积网络...本模型的优势在于，轻量化了NGCF模型，在参数更小，速度更快的基础上，还提升了性能。...(f"lgn is already to go(dropout:{self.config['dropout']})") # print("save_txt") 核心逻辑就是去掉传统图卷积中的非线性激活函数和线性变换...，轻量化了模型，只保留了图的语义信息，目标函数选择了BPRLOSS。...在parse.py中修改模型参数 3.运行main.py 部署方式 python3.8即可，拥有pytorch环境搭建环境 pip install -r requirements.txt 参考文献

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HAWQ：基于 Hessian 的混合精度神经网络量化

HAWQ：基于 Hessian 的混合精度神经网络量化本文为 UC Berkeley 大学发表在 ICCV 2019上的混合精度量化论文。...解决这些问题的一种有前途的方法是量化。但是，将模型统一量化为超低精度会导致精度显着下降。一种新颖的解决方案是使用混合精度量化，因为与其他层相比，网络的某些部分可能允许较低的精度。...尤其是，不可能将普通卷积网络的所有权重/激活的位数减少到超低精度，而又不显著降低精度。这是因为并非卷积网络的所有层都允许相同的量化级别。...，这里需要注意的是for循环的i与中的i是没有关系的，另外，算法1的巧妙之处是无需求解海森矩阵就可以求出海森矩阵的特征值。...ZeroQ：基于Data-Free的30秒快速量化方法 ? 神经网络低比特量化——LSQ ?

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【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - 无TensorBoard版

今天我们使用更适合处理图像的卷积神经网络来处理相同的数据集 - CIFAR10，来看下准确率能达到多少。...本文代码基于 TensorFlow 的官方文档做了些许修改，完整代码及结果图片可从这里下载。...这篇文章是对本文的一个升级，增加了 TensorBoard 的实现，可以在浏览器中查看可视化结果，包括准确率、损失、计算图、训练时间和内存信息等。更新这里我会列出对本文的更新。...原理关于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，以下简称 CNN）网上有很多优秀的教程，我在这里也不再重复造轮子，强烈推荐斯坦福的CS321n，讲的很全面。...目前在此数据集上做的实验在没有数据增加的情况下最低的错误率是 18%，数据增加的情况下最低的错误率是 11%，都是采用的卷积神经网络（CNN）的结构。数据集中的图像和分类大致是这样的： ?

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Tensorflow2——卷积神经网络的搭建

Tensorflow2卷积神经网络的搭建 1、卷积神经网络 Fasion_minst识别卷积神经网络搭建代码 2、卫星图像识别卷积综合实例 1）图片的数据读取部分 2）读取和解码图片 3）图片预处理...pycharm可能不太行，自己得改改 1、卷积神经网络 1、卷积神经网络 CNN最大的特点就是在于卷积的权值共享，利用空间结构减少学习的参数量，防止过拟合的同时减少计算量。...在卷积神经网络中，第一个卷积层直接接受图像像素级的输入，卷积之后传给后面的网络，每一层的卷积操作相当于滤波器，对图像进行特征提取，原则上可保证尺度，平移和旋转不变性。...这个过程表现为feature map长宽减小，channel增加，所以卷积神经网络的卷积核数目逐层增加或不变 Fasion_minst识别卷积神经网络搭建代码 import tensorflow as...（以下代码全部在jupyter notebook调试） 1）图片的数据读取部分 #利用tf.data来提取图片，将用作图片的输入，然后输入到卷积神经网络中，对这个图片进行识别 import tensorflow

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