网络模型压缩

最新推荐文章于 2021-11-03 12:40:24 发布
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博客主要围绕分类任务和模型压缩展开。展示了各网络识别准确率、网络参数与识别效率相关图表，还介绍了模型压缩流程。

分类任务

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图一各个网络识别的准确率，图二网络参数与识别效率

模型压缩

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模型压缩流程

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深度神经网络的压缩与加速综述
AliceLeeHX的博客
09-23 7539
引用本文： [如本文对读者朋友们的研究有所帮助，请添加如下参考文献] 纪荣嵘,林绍辉,晁飞,吴永坚,黄飞跃. 深度神经网络压缩与加速综述[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(9): 1871-1888. Ji Rongrong,Lin Shaohui,Chao Fei,Wu Yongjian,Huang Feiyue. Deep Neural Network Compression ...
深度神经网络模型压缩综述
08-23
深度神经网络模型压缩是当前人工智能领域的一个重要研究方向，它主要针对深度学习模型中存在的计算量大、存储需求高以及模型复杂性等问题。随着深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域的广泛应用，对...
网络模型压缩方法
qq_43703185的博客
08-30 1303
一、网络剪枝： 将网络中小于某个设定的阈值（较小）的权重置0,就像二值网络一般；然后将被设置为0的权重屏蔽更新，继续进行训练；以此循环，每隔训练几轮过后，继续进行修剪。 二、增加正则化权重： 例如增加L1正则化程度，则会出现更多值为0的权重，L2正则化也一样，增大L2正则化程度，则更多的值很小的权重，则会有更多小于阈值的权重被剪枝。 三、简化网络结构： 使用轻量级网络结构，如使用了深度可分离卷积的mobilenet网络等，或者尝试使用浅层网络结构，使用bottleneck先缩小通道再扩增通道。 四、存储网络
对网络模型压缩有什么了解
Kester_的博客
08-20 278
对网络模型压缩有什么了解 网络模型压缩方法通常有剪枝、量化、蒸馏。 剪枝分为非结构化剪枝和结构化剪枝，非结构化剪枝指将部分不重要的参数置0，在一般的硬件设备中其实并不能加速，因为即使是0仍然要参与运算，结构化剪枝指将部分不重要的通道去掉，可以直接减少运算量，一般在判别模型中权重越低重要性也越低，可以优先作为被剪枝的通道，但是在生成模型中，权重低不代表重要性低，可能权重低的通道会影响细节部分，因此常规的剪枝方式也不适用于生成模型。 量化是将精度转换为存储空间更小的精度，从32位单精度转换为8位整型，可以将占用
网络压缩
m0_37856424的博客
05-08 1249
CirCNN: Accelerating and Compressing Deep Neural Networks Using Block-Circulant Weight Matrices本文主要使用的是块循环矩阵的特殊性来压缩网络结构。因为在深度神经网络中，主要包含卷积，池化，全连接层等，在这些操作中，主要是与 fliter相乘，本文则使用循环矩阵的方式替换这种乘法，用来加速和压缩网络。核心：...
智能参数归一化的网络模型压缩算法.docx
最新发布
07-02
智能参数归一化的网络模型压缩算法是一种高效优化技术，用以提升深度学习模型在资源受限环境下的性能表现。该技术通过减小模型体积，降低计算复杂度，从而在不影响或者尽量少影响模型精度的前提下，达到提高运算速度...
基于深度网络模型压缩的广告点击率预估模型.docx
12-15
为了同时提高预估准确性和模型可用性，本文提出了一种基于深度网络模型压缩的模型——soft-MADR模型。它包括输入层、嵌入层、特征交互层和点击率预估层。嵌入层处理one-hot编码的离散特征，多头注意力网络负责捕捉...
基于YOLOv3的神经网络模型压缩与实现.pdf
09-25
针对这一问题，文章提出了一种改进的物体检测网络结构，即网络模型压缩。核心策略是通过对原始网络进行剪枝，进一步优化后压缩主干网络，构建轻量级的网络结构，从而显著降低模型的大小。实验结果显示，压缩后的网络...
深度网络模型压缩DEEP COMPRESSION
Yan_Joy的博客
07-26 2548
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
Network Compression 网络压缩
01世界的博客
11-03 965
网络压缩（Network Compression）：就是把一个大的网络压缩成一个小的网络。现如今，手机设备、手表等都比较流行，但我们平常训练的网络都比较大，在一些“小”的设备或许很难存储和运行。所以这就需要把网络进行压缩。 常用的方法： Network Pruning（网络剪枝）：将训练完的network不重要的参数或神经元进行删除，然后在训练一次。在我们训练网络时，有的参数或者神经元其实并没有起作用或者起很大的作用，所以可以把这些参数或者神经元删除，然后在训练一遍。但为什么要再训练一遍呢，因为你删除参数或
Network Compression (网络压缩)
连理o的博客
09-22 470
本文为李宏毅 2021 ML 课程的笔记 目录Network CompressionNetwork PruningNetwork PruningWeight pruningNeuron pruningWhy Pruning?Knowledge DistillationParameter QuantizationArchitecture DesignDynamic Computation Network Compression Smaller Model: Deploying ML models in .
Network Compression网络压缩(一)
hxxjxw的博客
09-03 454
网络压缩的方法 Network Pruning 网络剪枝 Knowledge Distillation 知识蒸馏 Parameter Quantization 参数量化 Architecture Design 架构设计 Dynamic Computation 动态计算 https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/12079253.html ...
网络模型的压缩和优化：SeNet网络理解
BigCowPeking
02-19 6522
论文代码链接：https://github.com/hujie-frank/SENethttps://github.com/binLearning/caffe_toolkit下面我将介绍我们提出的 SENet，论文和代码会在近期公布在 arXiv 上，欢迎大家 follow 我们的工作，并给出宝贵的建议和意见。 我们从最基本的卷积操作开始说起。近些年来，卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破。...
深度网络压缩
wyw0815hh的博客
05-17 425
1.官网代码https://github.com/songhan/Deep-Compression-AlexNet2.非官方代码两篇在caffe上修改代码的帖子：https://blog.youkuaiyun.com/may0324/article/details/52935869https://blog.youkuaiyun.com/luojun2007/article/details/77510602一个利用Tens...
CNN经典网络中的模型压缩方法
Coding
01-15 3971
CNN的模型文件通常比较大，给实际应用带来了困难。为了解决这个问题，人们通常使用模型压缩的方法。本文介绍经典网络中包含的模型压缩方法。 卷积层参数个数计算公式：c_out*c_in*k_w*k_h。从公式可以看到，要想减少卷积层的参数个数，要么使用比较小的卷积核，要么减少通道数。 VGG相比于AlexNet，一个显著的特点就是卷积核的尺寸从7x7缩小为3x3，从而减少了网络的参数个数。卷积核感
神经网络压缩（Neural Network Compression）
kangxiatao的博客
02-20 1487
0. 前言 剪枝（Pruning）是为了开发更小、更高效的神经网络。 就我面前的理解来说，主要是去掉权重张量中多余的值从而优化模型。 压缩后的神经网络运行速度更快，减少了训练网络的计算成本。 1. 剪枝算法 Regularization（正则化） 0范数，向量中非零元素的个数。 1范数，为绝对值之和。 2范数，就是通常意义上的模。 L0范数和L1范数对非零参数进行惩罚，使更多非零参数等于零，实现稀疏。L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根，让L2范数的正则项||W||2最小，可以使得W的每个元素都很
神经网络模型压缩技术探究
“神经网络模型压缩方法综述” 随着深度学习技术的发展，神经网络模型在诸如图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成就。然而，这些模型往往具有庞大的参数量，这在资源有限的嵌入式设备上造成了存储和计算的难题...
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