深度学习模型压缩算法综述（二）：模型剪枝算法

最新推荐文章于 2025-03-17 15:59:53 发布
最新推荐文章于 2025-03-17 15:59:53 发布
阅读量4.8k 收藏 32
点赞数
分类专栏： 深度学习-模型压缩（蒸馏剪枝量化） 文章标签： 算法 人工智能 深度学习 剪枝 模型压缩
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44936889/article/details/117421566
版权
本文探讨了深度学习模型剪枝算法，包括L1/L2 Norm Filter Pruner、FPGM Norm Filter Pruner和Slim Norm Filter Pruner。这些算法通过计算权重的L1/L2范数、几何中位数和BN层的缩放因子来确定卷积核的重要性，以实现模型压缩。此外，还介绍了Pytorch-Autoslim2.0这一自动化剪枝工具。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

深度学习模型压缩算法综述（二）：模型剪枝算法

本文禁止转载

联系作者：

B站：https://space.bilibili.com/470550823

优快云：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44936889

AI Studio：https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/67156

Github：https://github.com/Sharpiless

模型剪枝算法 ：

模型剪枝主要是裁剪掉全连接或者CNN层中不必要的参数&#x

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
模型压缩-剪枝算法概述
@bangbang的博客
03-08 406
学术界的 SOTA 模型在落地部署到工业界应用到过程中，通常是要面临着低延迟（Latency）、高吞吐高效率（Efficiency）挑战的。而模型压缩算法可以将一个庞大而复杂的预训练模型转化为一个精简的小模型，从而减少对硬件的存储、带宽和计算需求，以达到加速模型推理和落地的目的。近年来主流的模型压缩方法包括：数值量化（Data Quantization，也叫模型量化），模型稀疏化（Model sparsification，也叫模型剪枝知识蒸馏轻量化网络设计。
万字长文-深度学习模型压缩和加速-量化、剪枝、蒸馏等
谢杨易的博客
04-30 1万+
1 背景 近年来深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、搜索推荐广告等各种领域，不断刷新传统模型性能，并得到了广泛应用。随着移动端设备计算能力的不断提升，移动端AI落地也成为了可能。相比于服务端，移动端模型的优势有： 减轻服务端计算压力，并利用云端一体化实现负载均衡。特别是在双11等大促场景，服务端需要部署很多高性能机器，才能应对用户流量洪峰。平时用户访问又没那么集中，存在巨大的流量不均衡问题...
模型剪枝综述
weixin_49285773的博客
07-04 1399
最近有用到模型剪枝，也就系统的学习了一下，正好有个课程报告不限内容，就对之前学习的内容做了简单的综述总结，图表有点多，懒得一点点弄了，就放个截图。 题目：Model Pruning for Efficient Training ...
模型剪枝算法：优化深度学习模型的有效途径
最新发布
YPeng_Gao的博客
03-17 1027
#近年来，深度学习模型在众多领域展现出卓越的性能，但随之而来的模型体积和计算成本的急剧增加，严重阻碍了其在资源受限环境中的部署。模型剪枝 (Model Pruning) 作为一种关键的模型压缩技术应运而生，旨在通过识别并移除模型中冗余或不重要的参数和结构，在维持模型性能的同时，显著降低模型的参数量、减少计算资源消耗并加速推理过程。模型剪枝不仅能够提升模型在移动设备、嵌入式系统等边缘端的部署效率，还能降低云端推理服务的成本。
模型剪枝概述
shajie的博客
06-02 7923
模型剪枝
模型剪枝算法
L1uminous的博客
05-24 572
剪枝算法
深度学习模型压缩技术综述：算法总结与应用前景
在描述中提到，该论文详细总结了以上所提及的深度学习模型压缩算法。这些算法被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的深度学习模型优化中，为在边缘设备上部署高效模型提供了理论和技术支持。压缩后的...
深度学习模型压缩与加速综述.pdf
08-18
深度学习模型压缩与加速是一门专门针对在有限计算资源下，如何减小深度学习模型的体积和提高其运行...通过这篇综述，读者可以获得一个关于当前深度学习模型压缩与加速技术的全面了解，并为未来的研究与应用提供了参考。
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
weixin_41544125的博客
03-16 950
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。
模型压缩-剪枝算法详解
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。
02-23 953
模型剪枝是应用非常广的一种模型压缩方法，其可以直接减少模型中的参数量。本文会对模型剪枝的定义、发展历程、分类以及算法原理进行详细的介绍。
基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化和模型压缩实现
03-13
基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化和模型压缩实现
模型剪枝学习笔记4–Layer-wise Pruning and Auto-tuning of Layer-wise Learning Rates
01-07
Layer-wise Pruning and Auto-tuning of Layer-wise Learning Rates in Fine-tuning of Deep Networks 这篇论文是上个月刚出的关于剪枝方面的论文。作者：首尔大学团队 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2002.06048 Layer-wise剪枝+AutoLR：深度网络微调中的层级剪枝和层级学习率的自动调整。 该方法可以逐层剪枝和自动调整逐层学习率来提高微调性能并降低网络复杂性。 摘要 现有的微调(fine-tuning)方法在所有层上使用单一学习率。在本文中，首先，我们讨论了通过使
模型优化之模型剪枝
qq_15060477的博客
02-13 2434
（2）非结构化剪枝：把权重矩阵中某个神经元节点去掉，则和神经元相连接的突触也要全部去除。可以通过计算神经元对应的行和列的权重值的平方和的根的大小进行排序，把排序在后面一定比例的神经元节点去掉。Pytorch中模型的剪枝方法有三种，局部剪枝、全局剪枝和自定义剪枝。接下来开始演示三种剪枝在LeNet网络中的应用效果，我们首先给出LeNet网络结构。（1）结构化剪枝：剪掉神经元节点之间的不重要的连接。剪枝所占比例是按照所有参数来算的，不是按照每层的数量来算的，剪枝时候也按整体来算。
模型轻量化操作——剪枝
先说一下，就简单地写点儿氵文，不是博客，只是我的笔记本/工具书
09-04 1万+
删除权重小于一定阈值的连接或者神经元节点得到更加稀疏的网络。
深度学习-模型剪枝详解
Joker_D_K的博客
10-14 2050
深度学习_剪枝讲解和公式函数讲解
深度学习 - 模型剪枝技术详解
weixin_47552266的博客
07-09 5705
模型剪枝（Model Pruning）是一种通过减少模型参数来降低模型复杂性的方法，从而加快推理速度并减少内存消耗，同时尽量不显著降低模型性能。这种技术特别适用于资源受限的设备，如移动设备和嵌入式系统。模型剪枝通常应用于深度神经网络，尤其是卷积神经网络（CNNs）。通过本文的讲解和代码示例，您应该对模型剪枝技术有了更全面的了解。模型剪枝是一种有效的模型压缩技术，可以显著减少模型的计算和存储需求。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的剪枝方法和剪枝比例，并通过微调恢复剪枝后的模型性能。
模型压缩综述：剪枝、量化、知识蒸馏
热门推荐
Fannie_Peng的博客
05-28 1万+
参考综述文章 * 2017-A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks * 2018-Recent Advances in Efficient Computation of Deep Convolutional Neural Networks 参考博客： https://www.sohu.com/a/232047203_473283 https://www.jianshu.com/p
模型压缩之剪枝小综述
daniaokuye的专栏
06-20 3765
现在主流的稀疏化方法：1)      han song提出的方法，低于某一阈值的归零，但是这种非结构化的稀疏矩阵现有的库很难处理，需要专门设置。【S. Han, J. Pool, J. Tran, andW. Dally. Learning both weights andconnections for efficient neural network. In NIPS, pages 1135–1...
评论 7
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

BIT可达鸭

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值