Deep Compression方法，包含 裁剪，量化，编码 三个手段。模型参数分析：网络中全连层参数和卷积层weight占绝大多数， 卷积层的bias只占极小部分。 而参数分布在0附近，近似高斯分布。 参数压缩针对卷积层的weight和全连层参数。每一层的参数单独压缩。1. 剪枝(pruning)模型的裁剪方法则比较简单明了，直接在原有的模型上剔除掉不重要的filter， 虽然这种压缩方式比较粗
转载
2024-01-02 23:43:28
40阅读
深度学习网络压缩模型方法总结(model compression)主要分为两类：1. 新的卷机计算方法这种是直接提出新的卷机计算方式，从而减少参数，达到压缩模型的效果，例如（1）、SqueezedNet,mobileNet SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB mo
转载
2023-10-12 13:04:57
53阅读
简介2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络，证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能，使错误率大幅下降，同时
转载
2024-05-30 09:19:12
77阅读
1.before目前深度网络模型压缩方法主要有以下几个方向：更精细的模型设计：SqueezeNet、MobileNet等模型裁剪：队训练好的模型找到一种评价手段，剔除不重要的 connections 和 filrers核稀疏： 训练过程中对权重更新进行诱导，让其稀疏。使用稀疏矩阵在硬件上效果不明显2.基于核稀疏方法核的稀疏分为 regular 和 irregular ，regular 稀疏后，裁剪
转载
2023-09-07 10:39:34
110阅读
DEEP COMPRESSION主要流程：pruning（剪枝）trained quantization（量化训练）Huffman coding（霍夫曼编码）首先通过学习重要的连接来修剪网络；接下来，量化权重以实施权重共享；最后，应用霍夫曼编码。实际效果可以将AlexNet 无准确率损失压缩35倍，240MB到6.9MB，VGG-16压缩49倍，552MB到11.3MB。 Network Prun
转载
2023-09-01 08:42:25
132阅读
最近因为工作需要，要把pytorch的模型部署到c++平台上，基本过程主要参照官网的教学示例，期间发现了不少坑，特此记录。 作者：火星少女
01模型转换 libtorch不依赖于python，python训练的模型，需要转换为script model才能由libtorch加载，并进行推理。在这一步官网提供了两种方法：
方法一：Tracing 这种方法操作比较简单，只需要给模
转载
2024-10-16 07:42:50
150阅读
如今，在金融、零售、电商、互联网等领域的 AI 应用中，表数据都是最为常见且应用广泛的数据格式。将表数据进行准确的分类预测，对业务的提升起着至关重要的作用。日前，第四范式提出了全新的深度神经网络表数据分类模型——深度稀疏网络（Deep Sparse Network，又名 NON），通过充分捕捉特征域内信息、刻画特征域间潜在相互作用、深度融合特征域交互操作的输出，获得超过 LR、GBDT
转载
2023-12-13 08:35:10
188阅读
概述目的：最大程度的减小模型复杂度，减少模型存储需要的空间，也致力于加速模型的训练和推理 主要方法前端压缩(可逆)：知识蒸馏：通过采用预先训练好的复杂模型（teacher model）的输出作为监督信号去训练另外一个简单的网络（student model）紧凑网络设计（compact network design）：挤压设计与扩张设计滤波器级别的剪枝（pruning）：在训练时使用稀疏约束（加入权
转载
2024-08-16 07:38:27
69阅读
1. 简介随着深度学习发展，越来越多的模型被发现和应用，模型的体量也越来越大，出现了模型过于庞大和参数冗余的问题。同时，移动端对模型的需求也是越轻量越好，因此，模型压缩和加速技术应运而生。模型压缩和加速的方案有4种：参数修剪和共享（去除不重要的参数）、低秩分解（使用矩阵/张量分解来估计深层CNN【应该适应于其他神经网络模型】中具有信息量的参数）、迁移/压缩卷积滤波器（通过设计特殊结构的卷积核以减少
转载
2023-10-10 17:22:21
144阅读
两派1. 新的卷机计算方法这种是直接提出新的卷机计算方式，从而减少参数，达到压缩模型的效果，例如SqueezedNet,mobileNetSqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size修改网络结构，类似于mobileNetMobileNets: Efficient Convo
转载
2023-08-03 16:49:52
74阅读
若有不对，欢迎指正，先谢了目前，通常意义上的网络模型压缩，主流思路有两个方向，一个是设计更小的网络模型，这个侧重轻量级网络模型设计，如SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet等，可以根据实际精度要求，不断裁剪模型，调试优化。另外一种思路是网络模型结构不变，通过一定方法减小网络带宽，内存开销，提升速度，主要基于目前多数网络模型存在大量冗余节点，节点权重存在占位浪费等原因，做一定
转载
2023-11-15 18:05:20
198阅读
深度学习模型压缩模型压缩是指在可接受的精度下尽可能的减少模型计算量和参数。模型压缩有剪枝、量化、知识蒸馏等方法。剪枝网络剪枝是模型压缩使用较为普遍的一种方法。主要通过减少网络参数、降低结构复杂度来增强网络泛化性能和避免过拟合，以此得到更轻量、高效的应用模型。按剪枝细粒度可将剪枝分为卷积核剪枝、单个权重剪枝、隐藏层剪枝等方法。虽然剪枝方法很多，但思想也大同小异，每种剪枝方法都会面对怎样判断冗余参数的
转载
2023-12-06 15:27:40
119阅读
文章目录序列模型一、什么是序列模型二、序列模型的统计工具2.1 自回归模型1.2 马尔可夫模型1.3 因果关系二、马尔科夫假设MLP模型训练三、模型预测四、 总结 序列模型一、什么是序列模型 想象一下你正在看 Netflix（一个国外的视频网站）上的电影。作为一个很棒的 Netflix 用户，你决定对每一部电影都给出评价。毕竟，一部好的电影值得好电影的称呼，而且你想看更多的好电影，对吧？事实证
转载
2023-12-07 14:56:58
59阅读
深度学习近几年非常火，网络不断涌现，从AlexNet,GoogleNet,VggNet到ResNet,DenseNet,这些网络不断地提升各大分类比赛，识别比赛的精度，因此研究者们又开始着手于深度学习的实际应用，试图将深度学习算法能够应用在手机，嵌入式等移动设备和终端设备中。我本人之前也在思考：卷积神经网络固然在图像，计算机视觉等方面大显神通，但是它们参数量之大，占用大量内存，消耗大量资源和电量，
转载
2024-06-23 14:19:49
40阅读
# 深度学习网络模型内存管理
随着深度学习的飞速发展，深度学习模型在各个行业得到了广泛的应用。然而，随着模型规模的不断增加，内存管理问题逐渐成为一个重要的研究课题。本文将探讨深度学习网络模型在内存管理方面的挑战，并介绍相应的解决方案，最后通过代码示例来更好地理解这些概念。
## 深度学习模型内存管理的挑战
在训练深度学习网络时，内存的占用是一个关键问题。一个大型模型通常包含数百万到数亿的参数
# Xilinx深度学习网络模型概述及实现示例
深度学习已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。随着硬件加速技术的逐渐发展，Xilinx FPGA为深度学习的应用提供了一个高效的解决方案。本文将简要介绍Xilinx深度学习网络模型的实现，并通过代码示例加以说明。
## 1. 何为Xilinx深度学习网络模型？
Xilinx深度学习网络模型是指在Xilinx FPGA上运用的深度学
原创
2024-09-08 05:45:03
32阅读
因特网有两个核心协议：IP和TCP。IP，Internet Protocol（因特网协议），负责联网主机之间的路由选择和寻址；TCP，即Transmission Control Protocol（传输控制协议），负责在不可靠的传输信道上提供可靠的抽象层。TCP向应用层隐藏了大多数网络通信的复杂细节，比如丢包重发、按序发送、拥塞控制及避免、数据完整等等。采用TCP数据流可以确保发送的所有字节能够完整
分类的深度网络最新的两个注意点：1、SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）- 论文的动机是从特征通道之间的关系入手，希望显式地建模特征通道之间的相互依赖关系。另外，没有引入一个新的空间维度来进行特征通道间的融合，而是采用了一种全新的“特征重标定”策略。具体来说，就是通过学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度，然后依照这个重要程度去增强有用的特征并抑制对当
神经网络中的损失计算：点击此处 点击此处pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先
9.深度迁移学习深度学习优势： 由于深度学习直接对原始数据进行学习，所以其对比非深度方法还有两个优势：自动化地提取更具表现力的特征，以及满足了实际应用中的端到端 (End-to-End) 需求。最简单的深度迁移：fnetune优势：扩展：深度网络自适应：fnetune有它的先天不足： 它无法处理训练数据和测试数据分布不同的情况。自适应 能够使得源域和目标域的数据分布更加接近，从而使得网络的效果更好
转载
2023-10-21 07:35:36
109阅读
