网络压缩

[2022]李宏毅深度学习与机器学习第十三讲（必修）-神经网络压缩

[2022]李宏毅深度学习与机器学习第十三讲（必修）-Networkcompression做笔记的目的OutlineNetworkcanbeprunedWhyPruningKnowledgeDistillationEnsembleTemperatureforsoftmaxParameterQuantizationArchitectureDesign-DepthwiseSeparableConvol
走走走，快去看看世界·2022-12-05 10:07

Bilibili视频-知识蒸馏笔记

Bilibili视频-知识蒸馏笔记视频链接：【精读AI论文】知识蒸馏轻量化神经网络压缩已训练好的模型：知识蒸馏，权重量化，剪枝（权重剪枝、通道剪枝），注意力迁移直接训练轻量化网络：SqueezeNet,
刘皮狠·2022-11-30 01:30

深度神经网络压缩和加速详解

目录1.背景介绍2.压缩方法概述3.压缩方法详述3.1参数剪枝3.2参数量化3.3低秩分解（张量分解）3.4参数共享3.5紧凑网络3.6知识蒸馏3.7混合模型3.8不同压缩模型比较1.背景介绍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
心之所向521·2022-11-28 04:08

A-卷积网络压缩方法总结

卷积网络压缩方法总结卷积网络的压缩方法一，低秩近似二，剪枝与稀疏约束三，参数量化四，二值化网络五，知识蒸馏六，浅层网络我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。
qq_1041357701·2022-11-23 23:42

【李宏毅2020 ML/DL】P1 introduction

循环神经网络CNN:卷积神经网络Seq2seq:序列到序列模型GAN:生成式对抗网络ExplainableAI:可解释性AIAdversarialAttack:对抗攻击NetworkCompression:网络压缩
码小余の博客·2022-11-17 07:32

全网最强ViT (Vision Transformer)原理及代码解析

这里把每个小块称作Patch，而PatchEmbedding就是把每个Patch再经过一个全连接网络压缩成一定维度
CHAOS万有引力·2022-11-16 16:50

网络压缩 李宏毅

1.网络剪枝：网络中的很多参数没有用到。训练出一个大模型—>评估神经元或者权重的重要性—>移除—>将新网络放到原来的数据上fine-tuning（一次减掉太多会有损害，进行迭代删除）为什么不直接训练一个小模型：大模型比较容易优化。对权重进行剪枝，网络变得不规则，权重被剪掉的部分补0。对神经元进行剪枝，将神经元和它前后连接的权重都去掉。在实践过程中我们可以感受到大的网络比小的网络更容易训练，而且也有
十二壳·2022-11-06 14:02

Network Compression( 网络压缩)

摘要：本章主要是讲解了为什么要去做网络压缩，以及怎样去做压缩的五种方式。分别是网络剪枝，知识蒸馏，参数量化，架构设计和动态计算。
HSR CatcousCherishes·2022-11-06 14:32

神经网络压缩的方式与实验

前言二年级我在参加全国大学生集成电路创新创业大赛的时候，有幸见到了将CNN网络Deploy到FPGA的设计，在这之后我便一直想完成该设计。写下本文的时间是2020年4月份，三年级寒假刚开始，我便为了完成这项工作开始从头学起MachineLearning的理论基础，并且在了解过一些开源的Verilog-CNN的项目之后，一直存在着一些疑惑，但由于开发FPGA的设备都在校园，所以一直没有机会实践证实。
南工小王子·2022-11-06 14:27

李宏毅机器学习笔记第18周_神经网络压缩（Network Compression）

文章目录一、NetworkPruning1.Networkcanbepruned2.Weightpruning3.Neuronpruning4.WhyPruning?二、KnowledgeDistillation三、ParameterQuantization四、ArchitectureDesign1.DepthwiseSeparableConvolution2.Lowrankapproximati
MoxiMoses·2022-11-06 14:57

高效深度学习软硬件设计——神经网络压缩

目录问题引出高效推断的算法Pruning模型剪枝步骤剪去参数——形状不规则剪去神经元——形状仍然规则WhyPruningPruningChangesWeightDistributionWeightclustering聚类权重霍夫曼编码Quantization量化理论LowRankApproximation低秩近似全连接层DepthwiseSeparableConvolutionBinary/Ter
iwill323·2022-11-06 14:24

2021 神经网络压缩 （李宏毅

Lowerlatency：低时延Privacy：私密性介绍5个网络压缩的方法，我们只考虑算法（软件）层面，不考虑硬件层面的解决方法。
linyuxi_loretta·2022-11-06 14:49

知识蒸馏1：基础原理讲解及yolov5项目实战介绍

1.网络压缩技术介绍网络压缩方法主要4种：1.Networkpruning(网络剪枝)2.Sparserepresentation稀疏表示3.Bitsprecision可以利用低比特的表示，甚至二值化的表示
@BangBang·2022-10-30 07:48

Unity中的动画系统

系统，可以操作模型的各种动画二：模型动画导入设置——ScaleFactor：缩放系数（因为不同的建模软件使用的单位不同，Unity中默认游戏世界的一个单位等于一米）——MeshCompression：网络压缩选项
Hello Bug.·2022-10-08 08:50

模型压缩常用方法简介

模型压缩常用方法简介整理自台湾大学李宏毅老师视频课程：神经网络压缩为什么要进行模型压缩？延迟latency隐私privacy本文主要从算法（而非硬件）的角度出发，介绍一些常用的模型压缩技术。
Adenialzz·2022-09-28 12:40

AI新技术：利用神经网络对图片进行超级压缩

在这篇文章中，我将讨论一种使用神经网络压缩图像的方法，以更快的速度实现图像压缩的最新技术。本文基于“基于卷积神经网络的端到端压缩框架”（https://arxiv.org/pdf/1708.00838
weixin_34321977·2022-09-26 16:35

深度学习——卷积神经网络压缩方法总结（等待补充）

卷积网络压缩方法总结卷积网络的压缩方法一，低秩近似二，剪枝与稀疏约束三，参数量化四，二值化网络五，知识蒸馏六，浅层网络我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。
小陈phd·2022-09-10 07:40

深度学习模型量化

1.Intel开源PythonDistiller神经网络压缩包，快速利用前沿算法压缩PyTorch模型Intel开源PythonDistiller神经网络压缩包，快速利用前沿算法压缩PyTorch模型-
a flying bird·2022-06-18 07:48

【干货】一文详解计算机视觉的广泛应用：网络压缩、视觉问答、可视化、风格迁移等

引言深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一，许多卓有建树的论文已经发表，而且已有很多高质量的开源深度学习框架可供使用。然而，论文通常非常简明扼要并假设读者已对深度学习有相当的理解，这使得初学者经常卡在一些概念的理解上，读论文似懂非懂，十分吃力。另一方面，即使有了简单易用的深度学习框架，如果对深度学习常见概念和基本思路不了解，面对现实任务时不知道如何设计、诊断、及调试网络，最终仍会
SophiaCV·2022-04-15 09:19

模型压缩综述

一卷积神经网络压缩中的知识蒸馏技术综述1.目前卷积神经网络压缩和加速的方法主要有以下五种：网络剪枝、参数量化、低秩分解、轻量化网络设计、知识蒸馏。
@少帅·2022-02-21 07:54

模型量化与压缩

44474718/article/details/90900044（深度学习模型压缩与加速综述）2.https://www.cnblogs.com/zhonghuasong/p/7493475.html（深度学习网络压缩模型方法总结
wshuping0223·2022-02-18 16:24

Nginx网络压缩 CSS压缩 图片压缩 JSON压缩

1、网络压缩原理网络压缩的原理是消耗CPU资源，减少文件在公网传输的大小，提高响应速度。相比于CPU的计算资源，网络带宽通常较为昂贵，因此通过CPU资源置换网络带宽资源在实际生产中是可行的操作方案。
Java知识图谱·2022-02-08 09:00

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

神经网络压缩方法：模型量化的概念简介

在过去的十年中，深度学习在解决许多以前被认为无法解决的问题方面发挥了重要作用，并且在某些任务上的准确性也与人类水平相当甚至超过了人类水平。如下图所示，更深的网络具有更高的准确度，这一点也被广泛接受并且证明。使用更深层次的网络模型追求人类级别的准确性会带来一系列挑战，例如：更长的推理时间更高的计算要求更长的训练时间高计算量的深度模型需要较长训练时间，对于线下训练还是可以接受的，因为训练通常进行一次或
·2021-12-20 14:37

6. Docker学习之路 —— Dockerfile

文件说明4.Dockerfile常用指令FROM（指定基础镜像，必须为第一个指令）MAINTAINER（维护者信息）RUN（构建镜像时执行的命令）ADD（将本地文件添加到容器中，tar类型文件会自动解压(网络压缩资源不会被解压
半路勇者·2021-10-15 15:31

4-机器学习进阶-神经网络压缩

类似人脑的神经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
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2021-08-10 11:35

DAY-7 神经网络压缩综述

DAY-7神经网络压缩综述原文连接：https://bbs.cvmart.net/articles/313模型裁剪/剪枝（Pruning）单个权重(Weight)剪枝——非结构化核内权重(IntraKernelWeight
Sylvia_Lan·2021-02-04 15:56

神经网络压缩基础系列之量化(聚类量化)

目录1、神经网络量化2、聚类量化2.1、KMeans2.2、可量化卷积和可量化全连接层2.3、构建网络3、训练4、结果1、神经网络量化神经网络量化是深度学习模型的压缩方法之一，目的是在尽量保证原模型特性和精度同时加速网络推理速度，减少模型存储大小和便于部署在边缘计算设备。狭义上的量化是将连续的信号离散化，深度神经网络模型的量化是权重由float32量化为int8、int4等，减少模型的可表示空间大
超超爱AI·2020-12-27 17:05

网银大盗Ⅱ（Trojan/KeyLog.Dingxa）技术分析报告

“网银大盗Ⅱ”技术分析报告病毒名称：网银大盗Ⅱ（Trojan/KeyLog.Dingxa）病毒类型：木马病毒大小：16284字节传播方式：网络压缩方式：ASpack2004年6月2日晚，又截获“网银大盗
cnbohu·2020-09-17 10:44

Unity中模型，图片，音频的常用导入设置

一：模型——ScaleFactor：缩放系数（因为不同的建模软件使用的单位不同，Unity中默认游戏世界的一个单位等于一米）——MeshCompression：网络压缩选项（Off、Low、Medium
LLLLL__·2020-09-15 02:17

神经网络部署--网络压缩技术Network Compression

1networkpruningnetworkpruning技术的思路是：训练一个大的神经网络→评价网络中参数和神经元的重要度→根据重要度排序，移除不重要的weight和神经元（置0）为什么要训练一个大的网络再压缩，而不是直接训练一个小的网络呢？因为研究表明，大的网络比较容易训练，效果也更好。2knowledgedistillation训练一个大的，效果好的神经网络→训练一个小的网络，但是损失函数不
hlllllllll·2020-09-12 21:54

论文-知识蒸馏

文章目录StructuredKnowledgeDistillationforDensePrediction基于知识蒸馏的超分辨率卷积神经网络压缩方法LightweightImageSuper-ResolutionwithInformationMulti-distillationNetworkStructuredKnowledgeDistillationforDensePrediction
yywxl·2020-09-11 12:23

paper reading之卷积神经网络压缩(一)

一、介绍两篇论文1.《PRUNINGFILTERSFOREFFICIENTCONVNETS》本片论文是介绍剪枝filter的，内容比较简单，主要是根据filter的L1范数的值排序，然后剪枝最小的一部分。2.《NetworkTrimming:AData-DrivenNeuronPruningApproachtowardsEfficientDeepArchitectures》本论文提出了一个APoZ
imumu_xi·2020-08-24 02:09

[李宏毅-机器学习]网络压缩 Network compression

networkpurningweightpurning不适合GPU加速，使用nuralpurning比较好knowledgedistillationparameterquanitizationarchitecturedesigndynamiccomputation
炼丹师·2020-08-24 01:03

基于全局误差重构的深度卷积神经网络压缩方法

最近在看这篇文章，翻译出来略作整理，本人能力有限，翻译不足之处还请谅解摘要近年来，在图像分类、目标检测、目标分析和人脸校正等诸多领域，卷积神经网络（CNNs）都取得了巨大的成功。通过百万级甚至十亿级的参数，CNN模型在处理数量巨大的训练数据时显示出强大的能力。然而，由于模型存储方面的巨大代价，这些模型严重不足，这也限制了此类模型在一些内存有限的平台上的应用，如手机、嵌入式设备等。在本文中，我们的目
amulet0703·2020-08-23 22:31

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 阅读笔记

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications阅读笔记最近在学习研究各种网络压缩与优化方法，今天阅读了文章
倒霉茄子·2020-08-22 00:14

【CV学霸开讲】卷积神经网络压缩、多模态的语义分析研究

陈师哲同学在“多模态情感识别”和“视频内容自然语言描述”研究方面取得了突出的研究成果，在领域顶级会议和期刊发表论文十余篇，并在多项高水平学术竞赛中取得优异成绩，表现出很强的科研能力、实践动手能力和科研潜力。王云鹤在神经网络加速压缩方面做了深入研究。他提出利用离散余弦变换将卷积神经网络预测过程中的卷积计算从空间域转换为频率域，在准确度只有轻微下降的前提下，预测速度大幅度提升、模型消耗的存储大幅度降低
阿里云_云栖社区·2020-08-21 13:28

TensorRT深度学习推理框架介绍

一.产生背景深度学习的发展带动了一批深度学习框架，caffe、tensorflow、pytorch等，对于计算量庞大的CNN，效率一直是大家所关注的，接触过深度网络压缩的同学应该知道网络压缩最关键的两个思路
linolzhang·2020-08-21 00:40

神经网络压缩：Mimic（一）Do Deep Nets Really Need to be Deep

DoDeepNetsReallyNeedtobeDeep?论文链接：http://arxiv.org/abs/1312.6184文章主旨Shallowfeed-forwardnetscanlearnthecomplexfunctionspreviouslylearnedbydeepnetsandachieveaccuraciespreviouslyonlyachievablewithdeepmod
cookie_234·2020-08-19 17:13

无训练数据压缩网络《Data-Free Learning of Student Networks》读后总结

-学生网络设计了适合于这篇文章中的GAN模型的总损失函数$L_{Total}$one-hot损失函数$L_{oh}$激活损失函数$L_{a}$生成图像的信息熵损失函数$L_{ie}$利用知识蒸馏将教师网络压缩为学生网络对多个
geek12138_·2020-08-17 11:23

网络压缩-量化方法对比

该方法和很多之前的神经网络压缩方法一样，基本只对全连接层有效，因此这里权作了解。由论文名可以看出
zyazky·2020-08-16 17:16

（摘要）ICLR 2017 神经网络压缩，Incremental Network Quantization: Towards Lossless CNNs with Low-Precision Weig

https://github.com/Zhouaojun/Incremental-Network-Quantization摘要IncrementalNetworkQuantization(INQ)是一种神经网络压缩方法
yingpeng_zhong·2020-08-16 17:44

（笔记）神经网络压缩，Ristretto: Hardware-Oriented Approximation of Convolutional Neural Networks（一）

目录目录原文简要介绍摘要第一章介绍略第二章卷积神经网络略第三章相关工作略原文paper:http://lepsucd.com/wp-content/uploads/2015/08/Thesis_Philipp_Gysel.pdfcode:https://github.com/MichalBusta/Ristretto-caffe/commit/55c64c202fc8fca875e108b48c1
yingpeng_zhong·2020-08-16 17:44

（笔记）网络压缩量化，训练三值量化TRAINED TERNARY QUANTIZATION

原文链接：摘要方法实验效果讨论原文链接：https://arxiv.org/abs/1612.01064摘要提供一个三值网络的训练方法。对AlexNet在ImageNet的表现，相比32全精度的提升0.3%。方法对于每一层网络，三个值是32bit浮点的{−Wnl,0,Wpl}{−Wln,0,Wlp}，WnlWln、WplWlp是可训练的参数。另外32bit浮点的模型也是训练的对象，但是阈值ΔlΔl
yingpeng_zhong·2020-08-16 11:59

区块链底层平台FISCO BCOS的网络压缩功能如何？

FISCOBCOS是完全开源的联盟区块链底层技术平台，由金融区块链合作联盟(深圳)(简称金链盟)成立开源工作组通力打造。开源工作组成员包括博彦科技、华为、深证通、神州数码、四方精创、腾讯、微众银行、亦笔科技和越秀金科等金链盟成员机构。代码仓库：https://github.com/FISCO-BCOS作者语外网环境下，区块链系统性能受限于网络带宽，为了尽量减少网络带宽对系统性能的影响，FISCOB
FISCO_BCOS·2020-08-15 05:19

EIE结构与算法映射

首发于个人博客算法基础EIE（EfficientInferenceEngine）的算法基础是一种被称为DeepCompression的神经网络压缩算法。
月见樽·2020-08-13 22:56

深度学习算法优化系列二 | 基于Pytorch的模型剪枝代码实战

本文的代码均放在我的github工程，我是克隆了一个原始的pytorch模型压缩工程，然后我最近会公开一些在这个基础上新增的自测结果，一些经典的网络压缩benchmark，一些有趣的实验。
just_sort·2020-08-13 10:47

模型压缩工具Distiller-INT8量化

1.distiller工具介绍Distiller是一个开源的Python软件包，用于神经网络压缩研究。网络压缩可以减少神经网络的内存占用，提高推理速度并节省能源。
lz_zl_·2020-08-11 22:32

Google使用人工智能压缩图片，效果优于JPEG

近日，Google使用神经网络压缩的图片打败了JPEG。Google从网络上抽样选取了600万份1280x720的图像，将它们分成32x32的小份，然后集中在100个压缩比率最差的块上。
仲培艺·2020-08-11 12:20

台大李宏毅机器学习公开课2020版登陆B站

近期，他的《机器学习2020》上线了，相比MachineLearning(2019,Spring)新增了可解释性机器学习、对抗攻击、网络压缩等内容。课程资料链接：http://speech
机器学习算法与Python实战·2020-08-11 03:43
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