深度学习模型压缩方法的特点总结和对比

最新推荐文章于 2025-03-16 11:52:21 发布
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本文详细介绍了深度学习在自然语言处理中的应用，包括词法分析、文本分类、情感分析和机器翻译等。通过实例展示了如何使用深度学习模型如RNN、LSTM和Transformer进行文本理解和生成，同时探讨了在实际项目中遇到的挑战和解决方案。
深度学习笔记——模型压缩和优化技术（蒸馏、剪枝、量化）
haopinglianlian的博客
11-30 4268
本文详细介绍模型训练完成后的压缩和优化技术：蒸馏、剪枝、量化。
深度学习模型压缩方法概述
专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。
02-24 589
模型压缩算法旨在将一个大模型转化为一个精简的小模型。工业界的模型压缩方法有：知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、量化。
量化及定点化模型压缩常见方法、特定及优缺点整理
lqfarmer的博客
06-05 1799
模型压缩简答说就是将庞大的深度学习模型进行压缩，常见方法包括五大类，分别是剪枝、量化、正则化、知识蒸馏、条件计算。 量化是模型压缩常用方法之一，本文不完全包括了一些神经网络Fixed-Point Training（定点化训练）相关的方法进行了详细整理，拆分，并对优缺点进行了对比分析。 资源整理自网络，资源获取见源地址：https://github.com/A-suozhang/awesome-quantization-and-fixed-point-training ...
深度学习 模型压缩常用方法
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
11-02 575
学生网络的训练有两个目标：一个是hard target，即原始的目标函数：小模型的类别概率输出与label真值的交叉熵；另一个为soft target：小模型的类别概率输出与大模型的类别概率输出的交叉熵。将hard和soft的target通过加权平均来作为学生网络的目标函数，soft target所占的权重更大一些。
【深度学习】模型压缩
JNing
01-31 2975
【深度学习】模型压缩
深度学习 对比两张图片的差异_深度学习模型压缩方法的特点总结和对比
weixin_39883670的博客
12-06 1086
了解用于深入学习的不同模型压缩技术的需求和特点不管你是计算机视觉新手还是专家，你可能听说过 AlexNet 于2012年赢得了ImageNet挑战赛。这是计算机视觉发展史上的转折点，因为它表明，深度学习模型能够以前所未有的精度完成非常困难的任务。但是你是否知道 AlexNet有6.2千万训练参数？另一个广为人知的模型 VGGNet 则有1.38亿训练参数，是AlexNet 的两倍之多。我们知道，模...
深度学习模型压缩
ddbgdxw的博客
11-12 1124
方法描述适用对象是否要预训练优点缺点模型剪枝判断参数、通道、滤波、卷积层的显著性，并剪除不重要的部分。卷积层、全连接层是显著减少参数数量，便于在硬件上实现加速。结构化剪枝使模型变窄，从而减少存储与提高运算速度。非结构化剪枝会造成网络结构不规整，难以有效加速。结构化剪枝可能会造成与硬件平台不兼容，灵活性差。模型量化基于权值共享、矩阵近似，减少参数及激活值的存储位数，降低内存开销。卷积层、全连接层是有不错的压缩量和模型性能，训练时间短可以获得存储量小、计算量低和模型性能好的小型模型。
C++深度学习模型压缩方法探究
# 1. 简介 ## 1.1 C++在深度学习中的应用概述 C++作为一种高效、可靠的编程语言，在深度学习...本文将重点介绍C++在深度学习模型压缩中的应用，包括压缩方法的原理、C++实现的技术细节、实验性能评估以及优化策略等内
深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比
最新发布
weixin_41544125的博客
03-16 1272
非结构化剪枝和结构化剪枝是深度学习模型压缩中的两种重要技术。结构化剪枝通过删除整个结构单元，保留模型的整体结构，更适合硬件加速，但可能需要更多的微调来恢复性能。与非结构化剪枝不同，结构化剪枝的目标是删除模型中的整个结构组件，而不是单个权重。换句话说，非结构化剪枝的目标是直接减少模型中的参数数量，而不改变模型的整体结构。例如，在需要保持高准确率的图像分类或自然语言处理任务中，非结构化剪枝可以有效减少模型的参数量，同时通过微调恢复性能。可以看到，剪枝后的矩阵中零值的分布是随机的，没有固定的模式。
地理信息系统数据模型分析
12-05
地理信息系统数据模型分析 对数据模型的概念，GIS数据建模的3个抽象层次进行介绍
一文详解！模型压缩四剑客：量化、剪枝、蒸馏、二值化
2301_76168381的博客
03-05 1954
随着深度学习的飞速发展，模型的规模和复杂度也在不断攀升。以 GPT-175B 为例，它拥有 1750 亿参数，至少需要 320GB 的半精度（FP16）格式存储空间，推理时至少需要五个 A100 GPU，每个 GPU 配备 80GB 内存。如此庞大的模型虽然性能强大，但对硬件资源的要求极高，极大地限制了其在实际场景中的应用。例如，在嵌入式设备、移动设备等资源受限的环境中，这些设备的算力和内存有限，无法直接运行如此庞大的模型。
tensorflow模型的训练后剪枝和量化，压缩查看效果
Oscarouyangyafei的博客
08-30 1363
本文主要介绍的是在tensorflow模型较大，参数量很多的情况下如何优化模型，让模型瘦身，使得模型有部署到一些嵌入式系统，如 树莓派的可能性。 ① 训练后剪枝 主要原理比较简单，设置规则将接近0的权重设置为0，使得权重更加的稀疏，减少计算量 ②训练后量化 训练模型的时候采用了flot32的高精度，在预测的时候，减小精度设置到比如flot16，int32 等，使得小数的位数减少了，计算难度也就变小了，拿int举例子，将每一步的中间权重(不包括输出)量化为0-255的区间内，用0-255的数字来表示以前的权重
模型压缩
datayx的文章
08-16 807
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx一、背景 深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度。但，复杂模型...
学习笔记-地理数据模型
平凡的我不甘于平庸
09-10 1519
地理数据模型是对真实世界的抽象，它是由一系列支持地图显示、查询、编辑和分析的数据对象组成的。 1. CAD 数据模型CAD 数据模型以表示点、线、面的二进制文件格式存储地理数据。文件中不能存储足够多的属性信息。地图图层和注记标注是基本的属性描述。2. Coverage 数据模型Coverage 数据模型实现了空间数据与属性数据相结合。空间数据存储在二进制索引文件中，使得显示和访问最优化
模型压缩常用方法简介
weixin_44966641的博客
09-25 7853
模型压缩常用方法简介
【模型压缩】（三）——量化
weixin_40620310的博客
04-07 3146
一、概述 量化： 剪枝是删除不重要的权重参数，量化则是减少存储权重的bit，将权重存储在更小的空间中； 权重不需要以高精度方式存储，甚至不应该以高精度方式存储； 如果用简单的量化方式效果并不好，需要一些训练量化参数的计较； 方法： 1、二值化 这是最简单的一种量化方式，就是用0-1两个值代替原来的参数值，往往能达到32倍的压缩程度；该方法能够大大提升模型的训练和推理速度，但性能明显下降；也可以采用一种二值化变体，就是用两个常量（C1和C2）来替代0-1两个值，阈值也可以修改； 缺点：损失精度过多，并且在
模型压缩常用方法
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orangerfun的博客
09-13 1万+
常见的模型压缩方法有以下几种： 模型蒸馏 Distillation，使用大模型的学到的知识训练小模型，从而让小模型具有大模型的泛化能力 量化 Quantization，降低大模型的精度，减小模型 剪枝 Pruning，去掉模型中作用比较小的连接 参数共享，共享网络中部分参数，降低模型参数数量 1. teacher-student模型 teacher-student模型是迁移学习的一种，迁移学习也就是将一个模型的性能迁移到另一个模型上，对于教师网络往往是一个更加复杂的网络，具有非常好的性能和泛化能力，可以
模型压缩技术综述
weixin_42010722的博客
03-08 2801
当今，随着深度学习技术的不断进步，越来越多的大型多模态模型被应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。然而，这些模型往往需要数十亿甚至上百亿的参数，不仅训练时间长、计算资源消耗大，而且在实际应用中也会受到硬件、网络等因素的限制。因此，如何对这些大型模型进行压缩，成为了一个备受关注的研究方向。模型压缩不仅可以缩短训练时间、降低计算资源消耗，还可以提高模型在移动设备等资源有限的场景下的应用性能。本文将介绍一些常用的模型压缩方法，以及它们在大型多模态模型上的应用。
深度学习模型及代码资源包：从训练到实践
### 知识点一：深度学习模型的训练与应用 在现代信息技术领域，深度学习是一种通过构建多层非线性转换来学习数据表示的机器学习方法。这种技术尤其擅长处理和分析图像、声音、文本和其他复杂数据类型。该资源中提到...
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