ML&DL-模型压缩第10页

计算机视觉算法岗面经：商汤/滴滴/腾讯

项目方面主要是图像识别与模型压缩知识蒸馏，一篇1作论文在投。其他专业排名、获奖情况、文体方面不赘述商汤：二面挂。被告知待综合评定，应该就是委婉地挂了5

视学算法·2022-11-20 15:42

模型压缩之Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

1.摘要在许多现实应用中，深度神经网络的部署由于其高额的计算成本变得很困难。在这篇论文中，我们提出了一种新颖的CNNs学习方案，它同时满足：减小模型大小；减少运行时的内存占用；在不影响精度的同时，降低计算操作数；利用通道稀疏化这样一个简单但却有效的方法，上面的条件很容易获得。不同于许多已经存在的方法，我们的方法可以直接应用到现代CNN网络架构中，在训练过程引入最小的花销，而且不需要其他特殊的软硬件

AI算法-图哥·2022-11-20 10:58

知识蒸馏、模型剪枝与量化

1.知识蒸馏1.1知识蒸馏简介知识蒸馏是一种模型压缩常见方法，用于模型压缩指的是在teacher-student框架中，将复杂、学习能力强的网络学到的特征表示“知识”蒸馏出来，传递给参数量小、学习能力弱的网络

jefferyqian·2022-11-20 10:21

模型优化论文笔记3----应用稀疏正则化训练和结构化剪枝进行模型压缩

1参考文献：[1]韦越,陈世超,朱凤华,熊刚.基于稀疏卷积神经网络的模型剪枝方法[J/OL].计算机工程:1-8[2021-01-10].https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059375.2主要思想：通过对模型进行稀疏正则化训练，得到参数较为稀疏的深度神经网络模型，并结合卷积层和BN层的稀疏性进行结构化剪枝，去除冗余的滤波器。3背景：神经网络的过度

JaJaJaJaaaa·2022-11-20 10:17

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

ACL2022赶会必备，拿来即用之Abstract和Related Work

©作者｜刘沛羽机构｜中国人民大学高瓴人工智能学院研究方向｜自然语言处理，模型压缩本文从ACL2021年发表的主会长文中整理出来了其中涉及的27个子领域的100篇文章，主要强调了摘要和相关工作。

PaperWeekly·2022-11-20 07:56

【深度学习】总有些哪些大胆又新奇的卷积网络结构设计

作者&编辑|言有三你大概已经见惯了基本的卷积结构，对残差网络也了如指掌，对分组卷积也烂熟于心，也知道模型压缩的一些技巧，不过今天这里要说的，大部分同学可未必知道噢。

风度78·2022-11-20 07:34

【ICLR2021】十三大主题100篇值得一读的NLP论文，还不安排上？

理论、模型与经验性分析：38篇问答与阅读理解：4篇知识图谱：4篇文本生成：9篇机器翻译：7篇对抗攻击：4篇文本分类：2篇信息抽取：4篇可解释性：1篇模型压缩与集成：4篇数据增强：2篇向量表示：12篇其他

Evan-yzh·2022-11-20 06:54

【模型压缩】XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks论文理解+pytorch代码解析

目录【唠叨一些废话】【论文阅读部分】【摘要】【引言】【相关工作】【二值卷积神经网络】【3.1Binary-Weight-Networks】【TrainBWN】【3.2XNOR-Networks】【实验】4.1有效性分析4.2图像分类4.3ablationstudy（控制变量，验证思路实验）【结论】【代码部分】【代码复现debug】（CIFAR_10）【代码复现结果】【代码二值化部分解读】前向传播的

辰虫牙·2022-11-20 02:06

模型压缩（1）——低秩分解

目录0.先看结果，已更新1.背景2.SVD分解（nn.Linear）3.Tucker分解（nn.Conv2d）3.1估计卷积层矩阵的秩3.2Tucker分解4.实现代码5.代码链接6.参考链接0.先看结果，已更新------------原模型------------------------------------------------------------------------------L

不变强不改名·2022-11-19 22:19

【综述】闲话模型压缩之网络剪枝（Network Pruning）

关注上方“深度学习技术前沿”，选择“星标公众号”，资源干货，第一时间送达！来自|CSDN地址|https://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/100621397编辑|深度学习技术前沿本文仅作学术分享，如有侵权，请联系后台删除一、背景今天，深度学习已成为机器学习中最主流的分支之一。它的广泛应用不计其数，无需多言。但众所周知深度神经网络（DNN）有个很

深度学习技术前沿·2022-11-19 09:22

深度学习模型压缩分类及原理方法

深度学习模型压缩分类及原理方法深度学习模型压缩分类###精细模型设计###模型裁剪及权重共享复用###低秩近似###知识蒸馏###核的稀疏化###模型量化（网络二值化）剪枝就是通过去除网络中冗余的channels

Mira-Tableau·2022-11-19 09:22

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

深度学习网络模型压缩剪枝详细分析

一．简介1.背景深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度。但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。为了解决这些问题，压缩模型以最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗。2.理论基础必要性：目前主流的网络，如VGG16，参数量1亿3千多万，占用500多MB空间，需要进行300多亿次浮点运算才能完成一次图像识别任务。可行性：在深度卷积网络中，

javastart·2022-11-19 09:37

2022.11.13 第8次周报

目录摘要经典卷积神经网络学习VGGNetsGoogleNetResNEts区别阅读文献亮点内容介绍可解释的深度学习方法基于归因的方法基于非归因的方法通过模型压缩和加速实现高效的深度学习深度学习中的鲁棒性和稳定性小结总结摘要

轻描淡写ζ·2022-11-19 09:29

2022.9.4 第二十二次周报（假期总结）

seqence-to-sequencemodelGANSelf-supervisedLearningauto-encodermodelattack强化学习（ReinforcementLearning,RL）模型压缩

孙源峰·2022-11-19 08:54

【强烈推荐】YOLOv7部署加速590%，BERT部署加速622%，这款开源自动化压缩工具必须收藏！...

为降低企业成本，工程师们一直在探索各类模型压缩技术，来产出“更准、更小、更快”的AI模型部署落地。

计算机视觉研究院·2022-11-18 08:18

YOLOv7部署加速比5.89，BERT部署加速比6.37，自动化压缩工具实战30+热门AI模型

为降低企业成本，工程师们一直在探索各类模型压缩技术，来产出“更准、更小、更快”的AI模型部署落地。

飞桨PaddlePaddle·2022-11-18 08:46

深度学习模型压缩技术概览

背景介绍目录背景介绍什么是模型压缩？

程序之巅·2022-11-17 07:59

神经网络模型压缩综述

1.裁剪(pruning)定义：裁剪是指对卷积网络的通道数进行裁剪，减少大模型的参数量1.1L1NormFilterPruner论文：https://arxiv.org/abs/1608.08710使用L1-norm统计量来表示一个卷积层内各个Filters的重要性，L1-norm越大的Filter越重要。L1Norm直接计算各滤波器的L1范数，根据范数大小来决定裁剪哪个滤波器，如下左图，第二个滤

奶茶不加冰·2022-11-17 07:58

太空夜景_太空深度学习的模型压缩技术概述

太空夜景ByHannahPetersonandGeorgeWilliams([email protected])汉娜·彼得森(HannahPeterson)和乔治·威廉姆斯(GeorgeWilliams)([email protected])空间计算(Computinginspace)Everydaywedependonextraterrestrialdev

weixin_26750481·2022-11-17 07:27

【技术解析】模型量化压缩

网络模型压缩的需求越来越大，模型量化应运而生。本篇我们将探讨模型量化的概

seawithtown·2022-11-17 07:26

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。

小白不畏难·2022-11-17 07:25

模型转换、模型压缩、模型加速工具汇总

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达编辑丨机器学习AI算法工程一、场景需求解读在现实场景中，我们经常会遇到这样一个问题，即某篇论文的结果很棒，但是作者提供的训练模型是使用pytorch训练的，而我自己却比较擅长用tensorflow，我想要使用该模型做一些其它的项目。那么很多人就会采取一种方式，去阅读别人的论文、理解别人的代码，然后使用自己熟悉的工具进行代码重现、重新训练一

Tom Hardy·2022-11-17 07:53

使用BML五分钟实现模型压缩及部署

课程回顾服务端部署的弊端靠近数据侧的边缘部署边缘计算痛点EasyEdge端边缘部署平台平台技术架构模型转换模型转换优化对AI框架和神经网络的支持情况模型压缩量化模型压缩，剪枝和蒸馏模型压缩调度框架边缘部署开发框架套件部署解析优化支持硬件部署案例展示

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-11-17 07:23

MLPerf世界纪录技术分享：通过模型压缩优化取得最佳性能

在MLPerfV0.7推理竞赛开放赛道中，浪潮信息通过模型压缩优化算法取得性能大幅提升，将ResNet50的计算量压缩至原模型的37.5%，压缩优化后的ResNet50推理速度相比优化前单GPU提升83%

CSDN云计算·2022-11-17 07:15

边缘人工智能的模型压缩技术

深度学习在模型及其数据集方面正以惊人的速度增长。在应用方面，深度学习市场以图像识别为主，其次是光学字符识别，然后是面部和物体识别。根据AlliedMarketResearch的数据，2020年全球深度学习市场价值68.5亿美元，预计到2030年将达到1799.6亿美元，2021年至2030年的复合年增长率为39.2%。曾几何时，人们认为大型和复杂的模型性能更好，但现在这几乎是一个神话。随着边缘AI

wouderw·2022-11-17 07:44

深度学习之模型压缩（剪枝、量化）

模型压缩技术就是为了解决模型使用成本的问题。通过提高推理速度，降低模型参数量和运算量。现在主流的模型压缩方法包含两大类：剪枝和量化。模型的剪枝是为了减少参数量和运算量，而量化是为了压缩数据的占用量。

CV算法恩仇录·2022-11-16 09:29

模型压缩之知识蒸馏

链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/160206075概要Intro&RoadmapKD主要方法Applications(NLP-BERT)QAIntro&Roadmap整个模型压缩优化知识结构如下所示

我爱计算机视觉·2022-11-11 13:27

介绍知识蒸馏

知识蒸馏指的是模型压缩的思想，通过使用一个较大的已经训练好的网络去教导一个较小的网络确切地去做什么。二、为什么要进行知识蒸馏？

距离百年老店还有92年·2022-11-11 13:55

【MEALV2】知识蒸馏提升ResNet50在ImageNet上准确度至80%+

pdf代码：https://github.com/szq0214/MEAL-V2知识蒸馏知识蒸馏是将一个已经训练好的网络迁移到另外一个新网络，常采用teacher-student学习策略，已经被广泛应用在模型压缩和迁移学习中

mjiansun·2022-11-11 07:54

低精度神经网络：从数值计算角度优化模型效率

作者丨林野学校丨东北大学自然语言处理实验室2019级博士生研究方向丨机器翻译、模型压缩、模型加速背景近年来，随着人工智能的不断兴起，神经网络已经在语音识别、计算机视觉和自然语言处理领域等多个任务上取得了重大突破

PaperWeekly·2022-11-10 12:53

【大咖说Ⅱ】中科院信工所研究员林政：大规模预训练语言模型压缩技术

研究兴趣包括情感分析、智能问答、模型压缩等；2018、2019年连续获得全国“军事智能-机器阅读”挑战赛冠军；2020年在常识

DataFountain数据科学·2022-11-10 12:21

你关心的「自动驾驶目标检测算法」组团来了！| Paper连击vol.5

⚡【Paper连击】第一期：知识图谱的技术应用【Paper连击】第二期:模型压缩加速【Paper连击】第三期：系统推荐算法回答【Paper连击】第四期：生成对

TechBeat人工智能社区·2022-11-10 07:58

CVPR2021目标检测：少见的知识蒸馏用于目标检测（附论文下载）

欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G近年来，知识蒸馏已被证明是对模型压缩的一种有效的解决方案。这种方法可以使轻量级的学生模型获得从繁琐的教师模型中提取的知识。

计算机视觉研究院·2022-11-09 07:08

CVPR目标检测：少见的知识蒸馏用于目标检测（附论文下载）

欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G近年来，知识蒸馏已被证明是对模型压缩的一种有效的解决方案。这种方法可以使轻量级的学生模型获得从繁琐的教师模型中提取的知识。

计算机视觉研究院·2022-11-09 07:08

知识蒸馏算法原理

的方式获得更加有用或者纯净的“知识”体现在神经网络中如下图所示：一个大而臃肿，但知识丰富且高效的“教师网络”，通过转换精准将特定领域的知识传授给“学生网络”，让“学生网络”在某个方面做得很好，并且不那么臃肿，类似“模型压缩

麻花地·2022-11-09 07:37

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Knowledge Distillation with the Reused Teacher Classifier

（下文中的知识提炼即知识蒸馏）摘要知识提炼的目的是将一个强大而繁琐的教师模型压缩到一个轻量级的学生模型中，而不至于牺牲很多性能。

乱搭巴士·2022-11-07 08:22

笔记——知识蒸馏

带有笔记的文章是最近正在研究的内容，质量有可能很差，只有自己看的懂，所以看的笔记的大致看看就可以，我也正在积累，等感觉没问题了就会重新整理再发一次为什么要用知识蒸馏知识蒸馏是模型压缩方法中的一个大类，是一种基于

Happy丶lazy·2022-11-07 08:50

深度学习知识图谱笔记

最近花了几天时间对目前常用神经网络模型(backbone)，生成对抗GAN，模型压缩，NPL，距离计算，优化器进行了分类整理，用简短的几句话对相关特性进行了总结描述，如有误请指正，方便强化记忆，供学习、

*沧海明月*·2022-11-07 08:48

深度学习论文笔记（知识蒸馏）—— FitNets: Hints for Thin Deep Nets

Method最近看了不少文献，一直懒得总结，现在才爬起来写总结…，不少论文的idea还是不错的主要工作让小模型模仿大模型的输出（softtarget），从而让小模型能获得大模型一样的泛化能力，这便是知识蒸馏，是模型压缩的方式之一

菜到怀疑人生·2022-11-07 08:12

李宏毅《机器学习》模型压缩-网络剪枝

概述需要做模型压缩的原因在于我们有将模型部署在资源受限的设备上的需求，比如很多移动设备，在这些设备上有受限的存储空间和受限的计算能力。

Good@dz·2022-11-06 14:27

李宏毅课＜一＞：神经网络的模型压缩方法Network Compression

4.2回忆CNN知识点序言现在，我们关注的网络结构都是大参数的模型，虽然可能准确率不错，但是实际应用上，我们需要能够把模型应用在移动设备上，但移动设备上的计算力受限，所以模型无法应用，这个时候就有人提出模型压缩

jianafeng·2022-11-06 14:21

qq_1041357701·2022-11-04 09:19

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

YOLOv5目标检测之网络剪枝实战

NetworkSlimming是一种经典的实用模型压缩方法，可实现高效的通道级别的结构化剪枝。该方法通过利用BN（BatchNormali

bai666ai·2022-11-01 17:24

yolov5模型压缩之模型剪枝

目前看来，yolo系列是工程上使用最为广泛的检测模型之一。yolov5检测性能优秀，部署便捷，备受广大开发者好评。但是，当模型在前端运行时，对模型尺寸与推理时间要求苛刻，轻量型模型yolov5s也难以招架。为了提高模型效率，这里与大家分享基于yolov5的模型剪枝方法github分享连接。剪枝原理与pipeline本次使用稀疏训练对channel维度进行剪枝，来自论文LearningEfficie

小小小绿叶·2022-10-31 11:03

《计算机视觉基础知识蓝皮书》第10篇模型部署基础

篇模型优化方法及思路、第8篇模型超参数调整策略、第9篇模型改进技巧、第10篇模型部署基础等，全栏文章字数10万+，篇篇精品，让你轻松入门计算机视觉，欢迎大家订阅~《计算机视觉基础知识蓝皮书目录》文章目录1.1什么是模型压缩

迪菲赫尔曼·2022-10-31 10:54

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

YOLOv5目标检测之知识蒸馏实战

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）是模型压缩的一种常用的方法。它利用性能更好的大模型的监督信息，来训练一个轻量化小模型，使小模型达到更好的性能和精度。最早是由Hint

bai666ai·2022-10-30 07:35

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