小葵向前冲
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李宏毅2020ML——P43-48Network Compression网络压缩

Network Compression

  • introduce
  • 5个方法
    • network Pruning
    • Knowledge Distillation
    • Parameter Quantization
    • Architecture Design
    • Dynamic Computation

introduce

为什么需要压缩？

是因为我们需要ML可以运用到更多的地方
李宏毅2020ML——P43-48Network Compression网络压缩_第1张图片

5个方法

network Pruning

简单思想：网络清理，把一个大的Network去剪掉一些不必要的weight和neuron

现在普遍的网络都是冗余的
李宏毅2020ML——P43-48Network Compression网络压缩_第2张图片
对于网络剪枝的一般步骤：
李宏毅2020ML——P43-48Network Compression网络压缩_第3张图片
那我们为什么需要去剪枝呢？为什么不在一开始就去训练一个小的NN呢
李宏毅2020ML——P43-48Network Compression网络压缩_第4张图片
有一个彩票假说也说明了这个问题
李宏毅2020ML——P43-48Network Compression网络压缩_第5张图片
但是还有一篇Paper得到的结论完全相反
李宏毅2020ML——P43-48Network Compression网络压缩_第6张图片
那么既然需要剪枝，那么见到weight和剪掉neuron哪一个更好呢
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剪掉weight并没有加速多少
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剪掉neuron才会有更好的结果
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Knowledge Distillation

知识蒸馏：基本思想先训练一个大的NN，让小的NN去模拟大的NN
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Parameter Quantization

参数量化：
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Architecture Design

体系结构设计：调整架构设计

在实战中最有效的方法

多加入一个linear model 减少参数
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Dynamic Computation

动态计算法

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