神经网络压缩与加速的方法

最新推荐文章于 2023-05-27 09:06:30 发布

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#神经网络 #模型压缩与加速

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本文深入探讨了深度学习的基本原理与关键应用，涵盖了神经网络结构、训练方法及实际案例等内容，为读者提供了全面的技术指南。

https://antkillerfarm.github.io/dl/2018/04/25/Deep_Learning_40.html

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神经网络的加速

free1993的博客

05-08

2185

背景目前神经网络应用在大多数的场景，包括计算机视觉（包括目标识别、检测），推荐系统，大型的科学计算等。神经网络的计算本质上是张量计算（tensor），因此为了加速神经网络的计算，我们就需要进行张量的加速计算。为了加速张量计算，我们需要软硬件协调。张量计算有两个特征计算密集（compute-intensive）访存受限（memory-bound）目前现存的一些技术算法层面稀疏性所谓的稀疏，就是利用神经网络计算过程中的零值元素。提出的要求就是只取出非零数值送到PE中，然后进行运算。包括的方面

15加速神经网络的训练

花梦飞的博客

11-24

1064

越复杂的神经网络 , 越多的数据 , 我们需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多. 原因很简单, 就是因为计算量太大了. 可是往往有时候为了解决复杂的问题, 复杂的结构和大数据又是不能避免的, 所以我们需要寻找一些方法, 让神经网络聪明起来, 快起来. 这里我们将介绍四种方法加速梯度下降的执行效果。 1、Stochastic Gradient Descent (SGD)随机梯度下

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神经网络的加速方法

Leo ICer的博客

01-13

2724

神经网络的加速方法常用的有两种: 第一种：第一种是采用模型压缩的方式来减少神经网络模型中不必要的参数，去除这些参数并不会影响网络的精度。由于参数减少，网络的计算得以简化并且计算速度得到大幅度提高。当前模型压缩的方式主要有浅层压缩和深层压缩。浅层压缩通过减少参数和模型层次来达到压缩神经网络模型的目的，但不会改变网络的结构，常用的方法包括滤波器级别的剪枝和知识蒸馏。深层压缩会改变卷积核或者网络层级结构，当前常用的方法包括量化、轻量级网络设计和结构搜索方法。第二种第二种是用 SoC+加速器的.

神经网络压缩

weixin_43219470的博客

05-23

1502

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，本质上是用模型性能换取模型所需算力。通过对模型参数重要性进行评估，如参数的绝对值的大小，

神经网络压缩方法总结

SmartLab307的博客

04-28

3020

首先，为什么需要对神经网络模型进行压缩呢？我们在之前的课程中介绍过很多大型的深度学习模型，但当我们想要将这些大模型放在算力比较小的边缘设备或者其他IoT设备里面，就需要对大模型进行压缩。Lower latency：低时延 Privacy：私密性介绍5个网络压缩的方法，我们只考虑算法（软件）层面，不考虑硬件层面的解决方法。Network Pruning（网络剪枝）对于一个大的网络来说，我们能想到的是，众多网络参数中一定会有不重要/冗余的一些参数，因此我们将这些参数减掉达到网络压缩的目的。网络剪枝的步骤如下：

基于剪枝技术的神经网络压缩及加速方法研究

08-14

基于剪枝技术的神经网络压缩及加速方法研究涵盖了剪枝策略的制定、剪枝算法的设计、剪枝效果的评估以及剪枝后的模型在实际应用中的表现等多个方面。研究者们通过不断探索，提出各种剪枝算法，比如基于重要性的剪枝、...

基于剪枝的神经网络压缩与加速

最新发布

08-14

针对这一问题，神经网络压缩与加速成为研究热点，尤其是基于剪枝的压缩技术，它通过对神经网络进行结构化修剪，去除冗余的权重和神经元，以减小模型大小，提高推理速度，并减少能耗，同时尽可能保持模型性能。...

基于修剪的毕业设计神经网络压缩与加速.zip

10-02

在毕业设计中，采用修剪技术进行神经网络压缩与加速，可以显著降低模型的存储需求和运行成本，对于实际应用尤其是移动设备和嵌入式系统来说，这是一个极具价值的研究方向。在具体实现神经网络修剪的过程中，研究者...

深度神经网络压缩与加速总结

LLL_mg的博客

09-28

2566

深度神经网络压缩与加速综述1. 深度神经网络压缩与加速的任务2. 模型压缩与加速方法（1）参数剪枝（2）参数共享（3）低秩分解（4）紧性滤波设计（5）知识蒸馏3. 深度神经网络压缩与加速算法相关工作（1）基于参数剪枝的深度神经网络压缩与加速（2）基于参数共享的深度神经网络压缩与加速参考文献：纪荣嵘, 林绍辉, 晁飞,等. 深度神经网络压缩与加速综述[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(09):1871-1888. 1. 深度神经网络压缩与加速的任务（1）加速——卷积层（2）压缩

深度神经网络压缩与加速综述1

08-03

总之，深度神经网络的压缩与加速是一个涉及多个领域的交叉研究课题，旨在在满足性能要求的同时，减少计算资源的消耗。随着技术的不断发展，这一领域的研究将持续推动AI在各种实际应用中的普及和效率提升。

优化神经网络的方法，加速训练

嘘、小点声。

03-21

382

1.BGD法。batch gradient descent批梯度下降 2.SGD法。stochastic gradient descent随机梯度下降，也称MBGD minibatch gradient descent 3.Momentum法。模拟动量 4.Nesterov Momentum法，对3的改进。 5.Adagrad法，适应不同的学习率。 6.Adadelta法。用一...

神经网络模型加速策略

scott198512的博客

01-15

454

网络模型加速策略汇总

深度神经网络加速和压缩

qq_32172681的博客

09-26

861

网络加速和压缩技术根据采用的方法不同大概可以分为： Low-Rank Pruning Quantization Knowledge Distillation 1、Low-Rank 低秩分解深度网络加速和压缩的第一种方法是Low-Rank低秩分解。由于卷积神经网络中的主要计算量在于卷积计算，而卷积计算本质上是矩阵分析的问题，通过在大学对矩阵分析、高等数学的学习我们知道通过SVD奇异...

卷积神经网络压缩方法总结

l18398264708的博客

05-27

176

前端压缩几乎不改变原有网络结构（仅仅只是在原模型基础上减少了网络的层数或者滤波器个数），后端压缩对网络结构有不可逆的大幅度改变，造成原有深度学习库、甚至硬件设备不兼容改变之后的网络。，是指包括低秩近似、未加限制的剪枝、参数量化以及二值网络等，目标在于尽可能减少模型大小，会对原始网络结构造成极大程度的改造。，是指在不改变原网络结构的压缩技术，主要包括知识蒸馏、紧凑的模型结构涉及以及滤波器（filter）层面的剪枝等。

多层神经网络加速学习效率的方法

obestboy的专栏

01-17

1034

1.改变激活函数传统的激活函数使用S型函数，现在使用双曲线正切函数来替代（一般取：a=1.716， b,0.667） 2.加入动量常数计算权重的增加值的Delta规则中，加入动量常数加速训练其中一般取β=0.95，γ为隐藏层的输出，δ为输出层的误差梯度 3.使用启发式学习率提高训练...

神经网络加速总结

爱哭鬼

05-06

858

1.超全总结：神经网络加速之量化模型 | 附带代码:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-01-11

【读文献笔记】图神经网络加速结构综述

qq_44687440的博客

09-17

1507

【读文献笔记】图神经网络加速结构综述前言一、图神经网络来源1.图神经网络用途2.图神经网络特点3.图神经网络主要阶段4.图神经网络加速面临的挑战5.本笔记内容包含内容二、图与图神经网络1.图数据结构2.图神经网络模型二、图神经网络编程模型与框架主流的图神经网络框架与扩展库三、图神经网络加速的挑战四、图神经网络加速结构分类方案1.支持算法方面2.支持阶段方面3.加速平台方面4.关键优化技术方面五、图神经网络加速结构整体分析六、图神经网络关键优化技术1.计算优化层次2.片上访存优化层次3.片外访存优化层次七、

神经网络压缩加速

Marshall的专栏

12-06

4097

深度学习模型压缩方法综述（一）深度网络模型压缩 - CNN Compression 神经网络压缩：Deep Compression 神经网络压缩（1）：Deep Compression Deep Learning（深度学习）之（六）【深度神经网络压缩】Deep Compression （ICLR2016 Best Paper） CNN 模型压缩与加速

SVD在神经网络中的常用应用以及原理

u010260681的博客

07-29

1612

SVD回顾 SVD常用矩阵分解:A(m*n) = U(m*n)A(n*m)V(m*n), 在PCA中可以看到，SVD做矩阵压缩，假设压缩至K纬，只需要保留特征值最大的top即可，那么有:A(m*n) ～ U(m*k)A(k*k)V(k*n) = U(m*k)V(k*n) 应用：总结：可以看出模型的参数大大压缩而且效果基本上一样。训练过程注意事项：由于变换后的网络模型深度增加了，因此不要在变...