模型压缩与加速

深度学习模型压缩与加速：深度压缩技术

深度学习模型压缩与加速：深度压缩技术引言深度学习已广泛应用于移动应用和实时检测任务，例如在自动驾驶车辆中的行人检测。在这些应用中，对于推理速度和模型大小有着极高的要求。
RRRRRoyal·2023-12-19 17:29

【YOLOv5】【模型压缩与加速】【量化】FP32、FP16、INT8

量化是将模型参数的存储类型从高精度存储降到低精度存储，从而达到减小模型体积大小、加快模型推理速度的效果。目录FP32量化FP16量化INT8量化FP32量化这个直接使用yolov5的export导出32位存储的engine格式模型即可pythonexport.py--weightsruns/train/exp4/weights/best.pt--includeonnxengine--device0
Ye-Maolin·2023-11-12 19:35

【论文阅读】2_A Survey on Model Compression and Acceleration for Pretrained Language Models

method：现在常用于模型压缩与加速的方法（列举经典论文和最近的发展）future：面临的挑战和未来发展方向论文信息ASurveyonModelCompressionandAccelerationforPretrainedLanguageModels
zoetu·2023-08-23 03:00

简介模型压缩与加速的一些方法

具体方法：ShuffleNet：将featuremap按照channel进行分组。每个卷积核只对某一组进行运算，从而降低了参数量和计算量。为了防止由于分组导致局部特征得不到共享，每经过一次卷积操作，就将channel进行随机打乱。MobileNet:标准的卷积层，参数是KKMN，其中M,N分别是输入和输出的channel数目。采用DepthwiseConv和PointWiseConv相结合的方式，
_xuyue·2023-07-30 03:18

深度学习实战——模型推理优化（模型压缩与加速）

https://github.com/yiru1225（转载标明出处勿白嫖starforprojectsthanks）目录系列文章目录一、实验思路综述1.实验工具及内容2.实验数据3.实验目标4.实验步骤二、模型压缩与加速综述
@李忆如·2023-06-17 04:57

深度学习模型压缩与加速综述

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读本文详细介绍了4种主流的压缩与加速技术：结构优化、剪枝、量化、知识蒸馏，作者分别从每个技术结构与性能表现进行陈述。近年来，深度学习模型在CV、NLP等领域实现了广泛应用。然而，庞大的参数规模带来的计算开销、内存需求，使得其在计算能力受限平台的部署中遇到了巨大的困难与挑战。因此，如何在不影响深度学习模型性能的情况下进行模型压缩
小白学视觉·2023-02-01 08:30

【论文阅读笔记】---《A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks》

论文：ASurveyofModelCompressionandAccelerationforDeepNeuralNetworks深度神经网络模型压缩与加速综述摘要--深度卷积神经网络（CNN）目前在很多视觉识别任务中有非常良好的表现
吃不胖的卷卷·2023-01-18 17:38

【转载大佬】深度学习模型压缩与加速综述

深度学习模型压缩和加速算法的三个方向，分别为加速网络结构设计、模型裁剪与稀疏化、量化加速目前在深度学习领域分类两个派别，一派为学院派，研究强大、复杂的模型网络和实验方法，为了追求更高的性能；另一派为工程派，旨在将算法更稳定、高效的落地在硬件平台上，效率是其追求的目标。复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因。所以，卷积神经网络日益增
快乐成长吧·2022-12-23 23:37

深度学习模型压缩与加速技术（五）：紧凑网络

文章目录总结紧凑网络定义特点1.卷积核级别新型卷积核简单filter组合2.层级别3.网络结构级别参考文献深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。被压缩后的模型计算资源需求和内存需求更小，相比原始模型能够满足更加广泛的应用需求。在深度学习技术日益火爆的背景下，对深度学习模型强烈的应用需求使得人们对
小风_·2022-12-23 23:36

深度学习模型压缩与加速技术（一）：参数剪枝

目录总结参数剪枝定义分类非结构化剪枝结构化剪枝1.Group级别剪枝2.filter级别剪枝参考文献深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。被压缩后的模型计算资源需求和内存需求更小，相比原始模型能够满足更加广泛的应用需求。在深度学习技术日益火爆的背景下，对深度学习模型强烈的应用需求使得人们对内存占
小风_·2022-12-23 23:06

深度学习模型压缩与加速技术（四）：参数共享

文章目录总结参数共享定义特点1.循环矩阵2.聚类共享3.其他方法参考文献深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。被压缩后的模型计算资源需求和内存需求更小，相比原始模型能够满足更加广泛的应用需求。在深度学习技术日益火爆的背景下，对深度学习模型强烈的应用需求使得人们对内存占用少、计算资源要求低、同时依
小风_·2022-12-23 23:06

深度学习模型压缩与加速技术（七）：混合方式

目录总结混合方式定义特点1.组合参数剪枝和参数量化2.组合参数剪枝和参数共享3.组合参数量化和知识蒸馏参考文献深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。被压缩后的模型计算资源需求和内存需求更小，相比原始模型能够满足更加广泛的应用需求。在深度学习技术日益火爆的背景下，对深度学习模型强烈的应用需求使得人
小风_·2022-12-23 23:34

TINYML入门资料

电子森林TinyML技术概述人脸监测算法相关基础理论见本论文第二章实现神经网络压缩压缩方法主要参考本篇综述文章的第二章深度学习模型压缩与加速综述下面这篇主要讲了用量化的方法压缩模型，还有模型的加速，参考第
Tjyuking·2022-12-23 10:08

【科普】联邦知识蒸馏概述与思考

因此，如何在保证模型性能的前提下减少模型的参数量以及加快模型前向传播效率，这是一个重要的问题，总的来说不同的模型压缩与加速技术具体可以分为以下四类：1）参数剪枝与共享（Parameterpruningands
我爱计算机视觉·2022-11-22 22:35

深度学习模型压缩与加速技术（三）：低秩分解

目录总结低秩分解定义特点1.二元分解2.多元分解参考文献深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。被压缩后的模型计算资源需求和内存需求更小，相比原始模型能够满足更加广泛的应用需求。在深度学习技术日益火爆的背景下，对深度学习模型强烈的应用需求使得人们对内存占用少、计算资源要求低、同时依旧保证相当高的正
小风_·2022-11-20 10:45

深度学习模型压缩与加速

模型压缩与加速前言模型Slimming模型复杂度modelsizeRuntimeMemoryNumberofcomputingoperations模型压缩加速网络的设计分组卷积分解卷积BottleNeck
RyanC3·2022-11-19 09:17

深度学习模型压缩与加速概况

参考：一文深入-深度学习模型压缩和加速-知乎目前的深度学习模型的训练都是在云端的服务器上面进行的，例如在GPU等功耗，资源消耗较大的设备。这是毋庸置疑的。不过对与深度学习的应用，也就是推理。目前有几种落地方式。一种是云端推理，模型推理过程在云端，将结果传输给端设备，应用场景可能有移动端编码视频传输到云端视频解码等。具体的落地设备方式有：NVIDIA的TeslaT4与寒武纪的MLU270等。这种方式
小白不畏难·2022-11-17 07:25

深度学习模型压缩与加速理论与实战（一）：模型剪枝

记录以下最近实验室的工作：模型的压缩和加速，虽然针对的是yolov3，但是剪枝的对象还是CBL层（即ConvLayer+BNLayer+LeakyReLULayer），因此我觉得可能有一些通用的参考价值。文章目录通道剪枝：稀疏训练策略层剪枝：微调精度恢复训练：github剪枝顾名思义，就是通过一些算法或规则删去一些不重要的部分，来使模型变得更加紧凑，减小计算或者搜索的复杂度，一种典型的模型剪枝方法
贝壳er·2022-11-01 17:00

深度学习的模型压缩与加速（万字长文带你入门）

文章总结自：【深度学习的模型压缩与加速】台湾交通大学張添烜教授文章目录模型压缩方法1.剪枝（Pruning）2.量化（Quantization）TenserRT采用的模型压缩加速方法3.轻量化模型设计(
惊鸿落-Capricorn·2022-10-30 07:51

深度学习模型压缩与加速

深度神经网络在人工智能的应用中，包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理等各方面，在取得巨大成功的同时，这些深度神经网络需要巨大的计算开销和内存开销，严重阻碍了资源受限下的使用。模型压缩是对已经训练好的深度模型进行精简，进而得到一个轻量且准确率相当的网络，压缩后的网络具有更小的结构和更少的参数，可以有效降低计算和存储开销，便于部署在受限的硬件环境中。许多网络结构中，如VGG-16网络，参数数量1亿3
凌逆战·2022-09-03 15:27

深度学习模型压缩与加速技术（六）：知识蒸馏

目录总结知识蒸馏定义特点1.学生模型的网络架构2.教师模型的学习信息训练技巧其他场景参考文献深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。被压缩后的模型计算资源需求和内存需求更小，相比原始模型能够满足更加广泛的应用需求。在深度学习技术日益火爆的背景下，对深度学习模型强烈的应用需求使得人们对内存占用少、计
小风_·2022-08-13 07:54

深度学习模型压缩与加速技术（二）：参数量化

目录总结参数量化参数量化定义参数量化特点1.二值化二值化权重二值化权重与激活函数2.三值化3.聚类量化4.混合位宽手工固定自主确定训练技巧参考文献深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。被压缩后的模型计算资源需求和内存需求更小，相比原始模型能够满足更加广泛的应用需求。在深度学习技术日益火爆的背景下
小风_·2022-08-05 07:55

模型量化与压缩

1.https://blog.csdn.net/weixin_44474718/article/details/90900044（深度学习模型压缩与加速综述）2.https://www.cnblogs.com
wshuping0223·2022-02-18 16:24

深度神经网络压缩与加速总结

深度神经网络压缩与加速综述1.深度神经网络压缩与加速的任务2.模型压缩与加速方法（1）参数剪枝（2）参数共享（3）低秩分解（4）紧性滤波设计（5）知识蒸馏3.深度神经网络压缩与加速算法相关工作（1）基于参数剪枝的深度神经网络压缩与加速
知识海洋里的咸鱼·2022-02-04 15:21

模型压缩（上）—— 知识蒸馏(Distilling Knowledge)

因此，可以利用大模型学习到的知识去指导小模型训练，使得小模型具有与大模型相当的性能，但是参数数量大幅降低，从而实现模型压缩与加速，这就是知识蒸馏与迁移学习在模型优化中的应用。
不懂不学不问·2021-03-28 21:37

深度学习模型压缩与加速综述！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：Pikachu5808，编辑：极市平台来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/301162618导读本文详细介绍了4种主流的压缩与加速技术：结构优化、剪枝、量化、知识蒸馏，作者分别从每个技术结构与性能表现进行陈述。近年来，深度学习模型在CV、NLP等领域实现了广泛应用。然而，庞大
Datawhale·2021-01-04 19:00

知识蒸馏（Distilling Knowledge ）的核心思想

我最近在阅读ICCV关于神经网络模型压缩与加速的文章，顺藤摸瓜阅读了Hinton等大佬们在这方面的开山巨作（DistillingtheKnowledgeinNeuralNetwork）。
木水_·2020-08-06 12:07

深度神经网络模型压缩与加速研究综述

深度神经网络模型压缩与加速研究综述文章目录深度神经网络模型压缩与加速研究综述前言介绍PARAMETERPRUNINGANDSHARINGA.quantizationandbinarizationB.parametersharingwwC.structuralmatrixLOW-RANKFACTORIZATIONANDSPARSITYTRANSFERRED
Keter_·2020-07-30 20:00

驭势导读 | 通往深度学习之路，“杀鸡焉用宰牛刀”？

王宇航，博士毕业于中国科学院自动化研究所，现阶段主要研究方向包括：深度学习、图像语义分割、目标检测、网络模型压缩与加速等。
UISEE 2031·2020-07-14 06:25

模型压缩与加速备用链接

提出自动化模型压缩框架PocketFlow：将深度学习装进口袋让机器“删繁就简”：深度神经网络加速与压缩小综述AutoML自动模型压缩再升级，MIT韩松团队利用强化学习全面超越手工调参细粒度稀疏也能取得高加速比：神经网络模型压缩与加速的新思路模型压缩
xyz2107605729·2020-07-06 09:39

【剪枝/稀疏】概览与索引

模型压缩与加速1.终端移植key:较全面的总结、包含auto，框架加速等2.
weixin_34395205·2020-07-06 01:23

Paper Reading :模型剪枝

在入坑模型压缩与加速（即求解最优子网络，）后，阅读相关论文的个人总结。神经网络结构化剪枝方面的问题大体可以分为三个步骤：剪多少？
小白不畏难·2020-07-05 07:34

深度学习模型压缩（量化、剪枝、轻量化结构、batch-normalization融合）

所以，卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，深度学习模型压缩与加速成为了学
666DZY666·2020-07-05 05:11

深度学习模型压缩与加速综述

转载：本文转自微信公众号SIGAI全文PDF见：http://www.tensorinfinity.com/paper_167.htmlSIGAI特约作者东尼大佬北京大学摘要目前在深度学习领域分类两个派别，一派为学院派，研究强大、复杂的模型网络和实验方法，为了追求更高的性能；另一派为工程派，旨在将算法更稳定、高效的落地在硬件平台上，效率是其追求的目标。复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空
AI蜗牛车·2020-07-04 01:23

【星球知识卡片】模型蒸馏的核心技术点有哪些，如何对其进行长期深入学习...

利用大模型学习到的知识去指导小模型训练，使得小模型具有与大模型相当的性能，但是参数数量大幅降低，从而可以实现模型压缩与加速，就是知识蒸馏与迁移学习在模型优化中的应用。H
言有三·2020-07-04 00:44

模型压缩与加速的知识结构图与重要论文

从一个比较大的层面看一下模型压缩与加速的知识结构图，梳理一下模型压缩与加速的知识结构。总的来说，模型压缩与加速分为四大部分，分别是剪枝、量化、低秩和蒸馏。
ferriswym·2020-07-04 00:59

深度学习模型压缩与加速

简介将深度学习模型应用于自动驾驶的感知任务上，模型预测结果的准确性和实时性是两个重要指标。一方面，为了确保准确可靠的感知结果，我们会希望选择多个准确性尽可能高的模型并行执行，从而在完成多种感知任务的同时，提供一定的冗余度，但这不可避免的意味着更高的计算量和资源消耗。另一方面，为了确保车辆在各种突发情况下都能及时响应，我们会要求感知模块的执行速度必须与自动驾驶场景的车速相匹配，这就对深度学习模型的实
weixin_30401605·2020-06-27 19:55

YOLO源码详解（一）-训练

/blog.csdn.net/u014540717QQ交流群：554590241本系列文章会持续更新，主要会分以下几个部分：１、darknet下的yolo源代码解读２、将yolo移植到mxnet下３、模型压缩与加速白天需要工作
木_凌·2020-06-27 09:54

腾讯PocketFlow模型压缩与加速实现

1.开发环境：Ubuntu16.04Python3.6tensorflow1.122.安装PocketFlowgithub地址：官网教程：https://pocketflow.github.io/installation/官网提供了三种PocketFlow部署方法，分别为：本地、docker、seven，这里我使用的是local开发方法。安装步骤：2.1拷贝工程到本地$gitclonehttps:
liguiyuan112·2020-06-27 04:11

腾讯 AI Lab 正式开源PocketFlow自动化深度学习模型压缩与加速框架

11月1日，腾讯AILab在南京举办的腾讯全球合作伙伴论坛上宣布正式开源“PocketFlow”项目，该项目是一个自动化深度学习模型压缩与加速框架，整合多种模型压缩与加速算法并利用强化学习自动搜索合适压缩参数
腾讯技术工程·2020-06-22 06:18

腾讯AI Lab正式开源PocketFlow自动化深度学习模型压缩与加速框架

11月2日，腾讯AILab在南京举办的腾讯全球合作伙伴大会“共生·人工智能”分论坛上宣布正式开源“PocketFlow”项目，该项目是一个自动化深度学习模型压缩与加速框架，整合多种模型压缩与加速算法并利用强化学习自动搜索合适压缩参数
腾讯AI实验室·2020-06-21 14:03

端上智能——深度学习模型压缩与加速

摘要：随着深度学习网络规模的增大，计算复杂度随之增高，严重限制了其在手机等智能设备上的应用。如何使用深度学习来对模型进行压缩和加速，并且保持几乎一样的精度？本文将为大家详细介绍两种模型压缩算法，并展示了阿里巴巴模型压缩平台和前向推理工具。本次直播视频精彩回顾，戳这里！本次直播PDF下载，戳这里！演讲嘉宾简介：李昊（花名：辽玥），阿里巴巴机器智能技术实验室高级算法专家，毕业于中科院，拥有工学博士学位
阿里云云栖号·2019-12-31 15:43

CNN 模型压缩与加速算法综述

本文由云+社区发表导语：卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。
腾讯云加社区·2019-12-25 23:24

CNN 模型压缩与加速算法综述

【嵌牛导读】：卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。
单行车jing·2019-12-15 01:24

模型压缩与加速:(一)Octave Convolution

  自AlexNet刷新了ImageNet比赛的最佳记录以来,神经网络的又一次高潮猛烈的到来了.一些列各种各样的网络层出不穷,图像/音频/文本等各种任务下都开始了神经网络一统天下的声音.然而神经网络虽然很火,近些年在落地端却鲜有比较成功的案例,其中一个很重要的原因是这些网络需要很强的计算资源,基本都要跑在PC或者服务器上.因此个人认为深度学习如果想在工业上获得比较大的推广和应用,解决模型大小与推理
Tai Fook·2019-04-28 00:00

深度学习模型压缩与加速方法

大型神经网络具有大量的层级与节点，因此考虑如何减少他们所需要的内存与计算量就显得极为重要，特别对于在线学习和增量学习等实时应用。此外，近来只能可穿戴设备的流行也为研究院提供了在资源（内存，cpu，能耗和带宽等）有限的便携式设备上部署深度学习应用提供了机会。比如resnet50，他有50层卷积网络，超过95M的存储需求和计算每一张图片所需要的浮点数乘法时间。如果剪枝一些冗余的权重后，其大概能节约75
别说话写代码·2019-03-05 20:07

CNN 模型压缩与加速算法综述

本文由云+社区发表导语：卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。
腾讯云加社区·2019-01-02 00:00

阿里首次开源深度学习框架X-Deep Learning

6月，小米宣布开源自己在移动端深度学习框架MACE；9月，腾讯AILab宣布开源一款自动化深度学习模型压缩与加速的框架——PocketFlow。
AI科技大本营·2018-11-28 00:00

腾讯 AI Lab 正式开源PocketFlow，让深度学习放入手机！

11月1日，腾讯AILab在南京举办的腾讯全球合作伙伴论坛上宣布正式开源“PocketFlow”项目，该项目是一个自动化深度学习模型压缩与加速框架，整合多种模型压缩与加速算法并利用强化学习自动搜索合适压缩参数
腾讯开源·2018-11-05 00:00

「Deep Learning」综述：模型压缩与加速

SinaWeibo：小锋子ShawnTencentE-mail：[email protected]://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/833890691方法分类：1、参数修剪和共享（parameterpruningandsharing）2、低秩分解（low-rankfactorization）3、转移/紧凑卷积核（transfere
小锋子Shawn·2018-10-26 00:55
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