一、当前的模型压缩方法主要有6类：网络剪枝、参数共享、量化、网络分解、网络蒸馏、紧凑网络设计。1.网络剪枝在网络训练过程中寻求一种评判机制，剔除掉不重要的连接、节点甚至卷积核，达到精简网络结构的目的。很多实验表明卷积层到全连接层存在大量冗余参数，大多是神经元被激活后的输出值区域为0，即使将这些神经元剔除也能够表达出模型特征2.参数共享主要思想是让网络中多个参数共享同一值，但具体实现方式不同。如利用
0. 前言神经网络的压缩，既能够保证模型的精度不会显著性地受到损失，又能够大大减少模型的参数，除了直接设计更精细的模型外，目前主要分为近似、量化和剪枝三类方法。更精细的模型MobileNets 借鉴factorized convolution的思想，将普通卷积操作分成两部分ShuffleNet 基于MobileNet的group思想，将卷积操作限制到特定的输入通道。2. 近似/网络分解/张量分解近
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2023-07-27 17:27:00
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深度学习在图像压缩领域中的应用：1.卷积神经网络（CNN）2016年，Bella等人提出一种基于卷积神经网络的端到端图像压缩框架。框架包含自编码器、量化结构、熵编码和率-失真优化等环节，由卷积层和Generalized Normalization（GDN）激活函数组成的自编码器对图像进行降维，降低图像的空间维度；量化结构中添加随机误差，保证整个图像压缩框架具有可微性；率-失真优化对网络模型进行端到
这是卷积专辑之压缩的合集卷积网络压缩的常见方法：低秩近似、剪枝与稀疏约束、参数量化、二值化网络、知识蒸馏和浅层/轻量网络。在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。前端压缩，
卷积神经网络的压缩方法简介低秩近似剪枝与稀疏约束参数量化二值网络知识蒸馏紧凑的网络结构 尽管卷积神经网络在诸如计算机视觉、自然语言处理等领域取得了出类拔萃的效果，但其动辄过亿的参数数量却使得诸多实际应用望而却步(特别是基于嵌入式设备的应用）。经典的VGG-16网络中，其参数数量达到了1亿3千多万。存储代价和计算代价都很大，严重制约了深度网络在移动端等小型设备上的应用。 鉴于各种问题，神经网络
首先摆出结论：在CPU/GPU内存允许的前提下，batch_size不能太小，也不能太大（几千上万）。对于我们日常使用的显卡（显存4~32GB），batch_size一般设置为几十到几百，同时选取较大batch_size往往能有更好的收益。解释:（1）使用单个单核的CPU进行训练时，batch_size=n相对于batch_size=1来说，计算量（计算时间）提升了n倍，但训练效果（使误差降低的倍
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2023-08-09 22:17:22
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1.研究背景对模型预测精度无明显影响压缩模型的参数数量、深度来降低模型空间复杂度 全连接层参数多，模型大小由全连接层主导不显著提高训练时间复杂度，降低预测时间复杂度（计算量） 卷积层计算量大，计算代价由卷积操作主导2.方法2.1.更精细模型的设计Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networ...
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2021-08-25 16:03:08
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低秩近似算法在中小型网络模型上，取得了很不错的效果，但其超参数量与网络层数呈线性变化趋势，随着网络层数的
神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为 “前端压缩” 和 “后端压缩” 两部分。前端压缩，是指在不改变原网络结构的压缩技术，主要包括知识蒸馏、轻量级网络（紧凑的模型结构设计）以及滤波器（filter）层面的剪枝（结构化剪枝）等；后端压缩，是指包括低秩近似、未加限制的
本次介绍的方法为“深度压缩”，文章来自2016ICLR最佳论文 《Deep Compression: Compression Deep Neural Networks With Pruning, Trained Quantization And Huffman Coding作者给出了AlexNet的一个简易model: https://github.com/songhan/Deep-Compres
系列文章目录机器学习笔记一—机器学习基本知识机器学习笔记二—梯度下降和反向传播机器学习笔记三—卷积神经网络与循环神经网络机器学习笔记四—机器学习可解释性机器学习笔记五—机器学习攻击与防御机器学习笔记六—模型压缩 文章目录系列文章目录前言一、模型压缩的意义二、模型压缩的方法1、网络剪枝（Network Pruning）2、知识蒸馏（Knowledge Distillation）3、参数量化（Para
Introduction神经网络功能强大。但是，其巨大的存储和计算代价也使得其实用性特别是在移动设备上的应用受到了很大限制。所以，本文的目标就是：降低大型神经网络其存储和计算消耗，使得其可以在移动设备上得以运行，即要实现 “深度压缩”。实现的过程主要有三步：（1） 通过移除不重要的连接来对网络进行剪枝；（2） 对权重进行量化，使得许多连接共享同一权重，并且只需要存储码本(有效的权重)和索引；（3）
主要分三个手段： 低秩近似：image2col可以转成矩阵，训练得到权重矩阵，对权重矩阵先SVD分解（特点：对角线上特征值越来越小），将后面较小的几位去掉。（SVD近似,KPSVD近似）。张量分解：比较work的代表，cp分解（应用：xception） 稀疏近似（将大部分都变成0）：拿出权重看一下分
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2020-03-14 21:33:00
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对于一个存在着多个0，且其具有一定的规律的矩阵，该如何将其压缩存储，以节省空间呢？
下面笔者就将带你探索矩阵的压缩算法。首先，我们需要一个特殊的，具有规律的矩阵，笔者以老师上课给的题目为例。从图中我们可以发现，这是一个较为特殊的矩阵。首先，以对角线为划分，我们可以发现在对角线右边都有2个数字，且直到倒数第三还有两位数字，但是倒数第二行和倒数第一行分别只有1和0。由上述规律，我们可以开始构造这个矩阵
近期由于业务需要，需要将训练好的模型转为ONNX格式，为此颇费了一番功夫，在此总结一下吧。。1、ONNX是一种神经网络模型保存的中间格式，支持多种格式的模型转为ONNX，也支持使用ONNX导入多种格式的模型，具体见https://github.com/onnx/tutorials;目前其实ONNX对于模型的支持还不是太好，主要表现在一些op还不能够支持；2、在PyTorch下要将模型保存成ONNX
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2023-08-04 20:47:05
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基于对抗学习和知识蒸馏的神经网络压缩算法期刊：计算机工程与应用时间：2021研究院：战略支援部队信息工程大学关键词：知识蒸馏 ；对抗学习 ；互学习 ；模型压缩 ；人脸识别方法简介（1）改进经典的知识蒸馏损失，使其不仅能够学习 教师网络输出的正确软目标，而且能够从中间层获取丰 富的隐含知识（2）引入对抗学习中的判别器，鉴别教师网络和学 生网络特征图的差异，进一步缩小大模型和容量有限的 小模型最优解空
1，简介 昆虫作为幼虫时擅于从环境中汲取能量，但是成长为成虫后确是擅于其他方面，比如迁徙和繁殖等。同理神经网络训练阶段从大量数据中获取网络模型，训练阶段可以利用大量的计算资源且不需要实时响应。然而到达使用阶段，神经网络需要面临更加严格的要求包括计算资源限制，计算速度要求等等。由昆虫的例子我们可以这样理解神经网络：一个复杂的网络结构模型是若干个单独模
面对参数量巨大的神经网络，如何将这些巨大的模型更好应用于算力较小的设备上成为一个难点，因而研究如何对神经网络进行压缩成为一个重点。神经网络压缩有五种方法1.参数/神经元修剪（Network Pruning)每次只修建网络的一小部分参数或者神经元，之后进行训练，如此反复。通过去除网络中对网络性能影响不大的参数或者神经元来缩小网络规模，使得缩小后的模型虽然性能稍微有所下降，但仍然在可接受的范围内，本质
一、首先我们了解一下神经网络基础：神经网络我们可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，神经网络结构图如下： 将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，大致了解网络模型之后，我们接下来分析一下RNN（循环神经网络）二、循环神经网络的作用 当我们在理解
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2023-09-06 19:29:32
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