愚昧之山绝望之谷开悟之坡
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4-机器学习进阶-神经网络压缩

4-机器学习进阶-神经网络压缩_第1张图片类似人脑的神经
4-机器学习进阶-神经网络压缩_第2张图片
裁剪权重还是神经元，裁剪不重要的，权重是否重要看大小即可，直接计算权重的L1或者L2，因为是向量
神经元的判断，就看他的输出是否为0，为0代表这个神经元不重要
4-机器学习进阶-神经网络压缩_第3张图片
逐步裁剪，逐步重新训练达到最佳，最终就是效率和准确率的一个平衡
4-机器学习进阶-神经网络压缩_第4张图片
大的好训练，所以先训练个大的，才裁剪，大不容易陷入局部最优
4-机器学习进阶-神经网络压缩_第5张图片权重删减会导致不规则，GPU矩阵运算不好加速
只是把对应的weight的值设置为0，实际上上weight还在，模型生成的大小仍然是一样的。所以一般是删除神经元
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删除神经元是比较容易加速的
4-机器学习进阶-神经网络压缩_第7张图片
先集成在蒸馏，能学到更加丰富的知识，不单单知道硬编码，还知道百分数，还知道更其他的哪个数字更像，比如1跟7像，这样学习即使没看过一些数据也能学习出来
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引入参数T，学习更多的信息，其实就是做一个缩放，比较大的，然输出的值别太分散，变成硬编码，互相之间比较靠近的软编码蕴含更丰富的信息

4-机器学习进阶-神经网络压缩_第9张图片
聚类用均值代替
4-机器学习进阶-神经网络压缩_第10张图片
不做梯度更新，而是更新后取最靠近的+1或者-1，量化的极限，效果可能还有上升

4-机器学习进阶-神经网络压缩_第11张图片
矩阵分解，减少参数 M X N >> M X K + K X V
4-机器学习进阶-神经网络压缩_第12张图片
4-机器学习进阶-神经网络压缩_第13张图片
图像的卷积运算也是一样的有点类似再中间拆入一层，正常的一个卷积核其实输入的缩小版，输入是几个通道，这一个卷积核就是几个通道。这个的本质就是把第一层的卷积核只管某一个通道
4-机器学习进阶-神经网络压缩_第14张图片
这个就是相差的倍数 O一般比较大，由K决定
4-机器学习进阶-神经网络压缩_第15张图片
MobileNet就是这个原理
4-机器学习进阶-神经网络压缩_第16张图片
训练一个大的模型，取其中某个层的输出，当做输出，节省空间的目的
但是近的是通用特征，不能打乱了，如果加一个分类，会破坏浅层的特征，强迫浅层去学习深层的特征，打破平衡
4-机器学习进阶-神经网络压缩_第17张图片

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