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
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，
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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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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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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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
1. NNI简介NNI是微软发布的一款自动机器学习（AutoML）开源项目，对机器学习生命周期的各个环节做了更加全面的支持，包括特征工程、神经网络架构搜索（NAS）、超参调优和模型压缩在内的步骤，你都能使用自动机器学习算法来完成。 微软自动深度学习工具 NNI 具备以下优势：支持多种框架：提供基于 Python 的 SDK，支持 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、L
原创
2021-12-14 17:18:34
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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
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
神经网络算法是由多个神经元组成的算法网络。每一个神经元的作用是这样的：
输入是多个值，输出是一个值。
其会先将多个输入值线性组合，然后把线性组合得到的值进行非线性的映射（要求映射函数可微，因为在反向传播时需要其可导），如常见的非线性映射函数为Sigmoid函数：神经网络是多层的，每一层有多个神经元，上一层神经元的输出作为下一层每个神经元的一个输入。反向传播算法：输出层的神经元的输出和实际值有一定误
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2018-12-23 00:30:00
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在前面，我们分别使用逻辑回归和 softmax 回归实现了对鸢尾花数据集的分类，逻辑回归能够实现线性二分类的任务，他其实就是最简单的神经网络——感知机。 而softmax回归则实现的是多分类任务，它也可以看做是输出层有多个神经元的单层神经网络。 下面，使用神经网络的思想来实现对鸢尾花数据集的分类，这个程序的实现过程和 softmax 回归几乎是完全一样的。在使用神经网络来解决分类问题时，首先，要设
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2023-09-02 00:00:30
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神经网络的搭建课分四步完成：准备工作、前向传播、反向传播和循环迭代。 √0.导入模块，生成模拟数据集； import 常量定义 生成数据集 √1.前向传播：定义输入、参数和输出 x= y_= w1= w2=
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2019-05-27 09:45:00
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目录1 神经网络的搭建1.1 通过Sequential构建1.2 利用function API构建1.3 通过model的子类构建2 神经网络的优缺点2.1 优点2.2 缺点3 总结 1 神经网络的搭建接下来我们来构建如下图所示的神经网络模型：tf.Keras中构建模有两种方式，一种是通过Sequential构建，一种是通过Model类构建。前者是按一定的顺序对层进行堆叠，而后者可以用来构建较复
一、前馈神经网络基本模型前馈神经网络是最基本的神经网络，其中的一些基本概念在神经网络的研究中被广泛的使用。一个前馈神经网络可以看做是一个函数 fθ:x→y 其中输入
x∈Rn，输出
y∈Rm，函数的行为通过参数
θ∈Rp 来决定。 构造一个神经网络，需要的各个要素如下：1、神经元模型神经元模型是构建神经网络的基本模块。神经元模型的要素如下：每个神经元的输入为一个向量 x∈Rn，输
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2023-08-08 13:30:42
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神经网络可以通过 torch.nn 包来构建。现在对于自动梯度(autograd)有一些了解，神经网络是基于自动梯度 (autograd)来定义一些模型。一个 nn.Module 包括层和一个方法 forward(input) 它会返回输出(output)。例如，看一下数字图片识别的网络：这是一个简单的前馈神经网络，它接收输入，让输入一个接着一个的通过一些层，最后给出
神经网络模型是深度学习中需要考虑的，学习深度学习方向的朋友对神经网络模型都有一些了解。为增进大家对神经网络模型的认识，本文将对神经网络模型以及神经网络模型的机理结构予以介绍。如果你对神经网络模型具有兴趣，不妨继续往下阅读哦。模拟人类实际神经网络的数学方法问世以来，人们已慢慢习惯了把这种人工神经网络直接称为神经网络。神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景，特别在智能控制中
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2023-07-25 11:31:42
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卷积神经网络每层提取的特征是什么样的卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。这些映射图再进过滤波得到C3层。
HAWQ：基于 Hessian 的混合精度神经网络量化摘要动机方法海森方法的有效性分析海森矩阵方法推导根据幂迭代求海森矩阵的最大特征值根据海森矩阵最大特征值确定量化精度与顺序实验结果ResNet20 On CIFAR-10ResNet50 on ImageNetSqueezeNext on ImageNetInception-V3 on ImageNet消融实验海森混合精度量化的有效性Block
随着深度学习的飞速发展，已经创建了完整的神经网络体系结构主机，以解决各种各样的任务和问题。尽管有无数的神经网络架构，但对于任何深度学习工程师来说，这里有11种必不可少的知识，它们分为四大类：标准网络，递归网络，卷积网络和自动编码器。标准网络1 | 感知器感知器是所有神经网络中最基础的，是更复杂的神经网络的基本构建块。它仅连接输入单元和输出单元。2 | 前馈网络前馈网络是感知器的集合，其中存在三种基
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2023-09-15 10:52:04
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