ML&DL-模型压缩

【目标检测】YOLOv5遇上知识蒸馏

前言模型压缩方法主要4种：网络剪枝(Networkpruning)稀疏表示(Sparserepresentation)模型量化(Modelquantification)知识蒸馏(Konwledgedistillation
zstar-_·2022-10-30 07:56

百度飞桨推出模型压缩神器

深度学习模型压缩，又有利器问世。最新消息，历经一年四个版本打磨之后，百度推出最新深度学习模型压缩工具PaddleSlim1.0。
喜欢打酱油的老鸟·2022-10-29 12:18

知识蒸馏基础篇（经典论文）

我们一般希望部署到应用中的模型使用较少的计算资源(存储空间、计算单元等)，产生较低的时延,因此需要进行模型压缩和加速。常用的四个技术是设计高效小型网络、剪枝、量化和蒸馏。
刘大壮_·2022-10-29 12:14

Multiresolution Knowledge Distillation for Anomaly Detection阅读笔记

一.基础介绍1.知识蒸馏简介知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法。
双木什么来着？·2022-10-26 07:57

2022 年 TI 杯大学生电子设计竞赛具有自动泊车功能的电动车（B 题）——小车视觉神经网络模型压缩的解决办法（流媒体、嵌入式端）

2022年TI杯大学生电子设计竞赛具有自动泊车功能的电动车（B题）——小车视觉神经网络模型压缩的解决办法（流媒体、嵌入式端）1开发环境的创建1.1Conda简介1.2miniconda1.3conda操作
zhaohaobingSUI·2022-10-15 01:17

最新分类网络和模型压缩网络简记

分类的深度网络最新的两个注意点：1、SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）-论文的动机是从特征通道之间的关系入手，希望显式地建模特征通道之间的相互依赖关系。另外，没有引入一个新的空间维度来进行特征通道间的融合，而是采用了一种全新的“特征重标定”策略。具体来说，就是通过学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度，然后依照这个重要程度去增强有用的特征并抑制对当前任
weixin_30655219·2022-10-13 10:21

C-模型压缩部署概述

模型压缩部署概述一，模型在线部署1.1，深度学习项目开发流程1.2，模型训练和推理的不同二，手机端CPU推理框架的优化三，参考资料一，模型在线部署深度学习和计算机视觉方向除了算法训练/研究，还有两个重要的方向
唐奋·2022-10-12 07:23

介绍ResNet！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551.
Amusi（CVer）·2022-10-12 07:47

知识蒸馏（尝试在ASR方向下WeNet中实现--代码）

中实现知识蒸馏）1、知识蒸馏简介1.1、论文1.2、目标蒸馏结构解释2、WeNet中关于知识蒸馏的思考2.1、WeNet结构2.2、CTC端的蒸馏3、WeNet知识蒸馏实验4、总结1、知识蒸馏简介蒸馏的作用：模型压缩
雨雨子speech·2022-09-29 07:17

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

大模型系统和应用——Prompt-learning & Delta Tuning

www.bilibili.com/video/BV1UG411p7zv目录：自然语言处理&大模型基础神经网络基础Transformer&PLMPromptTuning&DeltaTuning高效训练&模型压缩基于大模型的文本理解与生成大模型与生物医学大模型与法律智能大模
愤怒的可乐·2022-09-27 07:02

加速100倍，性能媲美SOTA！浙大提出无数据知识蒸馏新方法FastDFKD

知识蒸馏（KD）最近成为一种流行的范式，它是一种很典型的模型压缩方法，可以复用如今在线流行的预训练模型。随着自然语言处理模型等进入了预训练模
数据派THU·2022-09-25 01:39

加速100倍，性能媲美SOTA，浙大知识蒸馏新方法FastDFKD

知识蒸馏（KD）最近成为一种流行的范式，它是一种很典型的模型压缩方法，可以复用如今在线流行的预训练模型。随着自然语言处理模型等进入了预训练模型的时代，模型的规模也在极速增长，
zenRRan·2022-09-25 01:47

加速100倍，性能媲美SOTA，浙大提出无数据知识蒸馏新方法FastDFKD

知识蒸馏（KD）最近成为一种流行的范式，它是一种很典型的模型压缩方法，可以复用如今在线流行的预训练模型。
机器学习社区·2022-09-25 01:08

论文阅读_知识蒸馏_Meta-KD

Meta-KD:AMetaKnowledgeDistillationFrameworkforLanguageModelCompressionacrossDomains中文题目：Meta-KD:跨领域语言模型压缩的元知识蒸馏框架论文地址
xieyan0811·2022-09-25 00:09

基于知识蒸馏Knowledge Distillation模型压缩pytorch实现

在弄懂原理基础上，从本篇博客开始，逐步介绍基于知识蒸馏的增量学习、模型压缩的代码实现。毕竟“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”。先从最经典的Hilton论文开始，先实现基于知识蒸馏的模型压缩。
azy1988·2022-09-14 07:20

模型压缩之知识蒸馏

1.介绍1.2背景虽然在一般情况下，我们不会去区分训练和部署使用的模型，但是训练和部署之间存在着一定的不一致性:在训练过程中，我们需要使用复杂的模型，大量的计算资源，以便从非常大、高度冗余的数据集中提取出信息。在实验中，效果最好的模型往往规模很大，甚至由多个模型集成得到。而大模型不方便部署到服务中去，常见的瓶颈如下:推断速度慢对部署资源要求高(内存，显存等)在部署时，我们对延迟以及计算资源都有着严
AI算法-图哥·2022-09-14 07:46

深入浅出的模型压缩：你一定从未见过如此通俗易懂的Slimming操作

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨科技猛兽编辑丨极市平台导读本文首先介绍了模型压缩领域的指标含义，并通过梳理文献，介绍了模型压缩领域常用的方法。
Tom Hardy·2022-09-14 07:07

深度学习之知识蒸馏(Knowledge Distillation)

本文参考以下链接，如有侵权，联系删除论文参考引言知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法，由于其简单，有效，在工业界被广泛应用。
专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-09-14 07:31

模型压缩中知识蒸馏技术原理及其发展现状和展望

知识蒸馏是非常经典的基于迁移学习的模型压缩技术，在学术界的研究非常活跃，工业界也有许多的应用和较大的潜力，本文给大家梳理知识蒸馏的核心技术，发展现状，未来展望以及学习资源推荐。
文文学霸·2022-09-14 07:00

知识蒸馏基本原理

说回到知识蒸馏（knowledgedistillation），其是模型压缩的一种常用的方法，最早得到推广的版本是由Hint
zhiyong_will·2022-09-14 07:25

深度学习——卷积神经网络压缩方法总结（等待补充）

按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。前端压
小陈phd·2022-09-10 07:40

大模型系统和应用——自然语言处理&大模型基础

www.bilibili.com/video/BV1UG411p7zv目录：自然语言处理&大模型基础神经网络基础Transformer&PLMPromptTuning&DeltaTuning高效训练&模型压缩基于大模型的文本理解与生成大模型与生物医学大模型与法律智能大模
愤怒的可乐·2022-09-05 07:18

大模型系统和应用——Transformer&预训练语言模型

www.bilibili.com/video/BV1UG411p7zv目录：自然语言处理&大模型基础神经网络基础Transformer&PLMPromptTuning&DeltaTuning高效训练&模型压缩基于大模型的文本理解与生成大模型与生物医学大模型与法律智能大模
愤怒的可乐·2022-09-05 07:18

模型压缩|深度学习（李宏毅）（十三）

一、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。
酷酷的群·2022-09-03 15:59

深度学习模型压缩与加速

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。
凌逆战·2022-09-03 15:27

深度神经网络模型压缩

“本文介绍的论文全面概述了深度神经网络的压缩方法，主要可分为参数修剪与共享、低秩分解、迁移/压缩卷积滤波器和知识精炼，本论文对每一类方法的性能、相关应用、优势和缺陷等进行独到的分析。”大型神经网络具有大量的层级与结点，因此考虑如何减少它们所需要的内存与计算量就显得极为重要，特别是对于在线学习和增量学习等实时应用。此外，近来智能可穿戴设备的流行也为研究员提供了在资源（内存、CPU、能耗和带宽等）有限
lemianli·2022-09-03 15:54

深度学习之模型压缩

本文参考以下链接，如有侵权，联系删除参考概述目的：最大程度的减小模型复杂度，减少模型存储需要的空间，也致力于加速模型的训练和推理主要方法前端压缩(可逆)：知识蒸馏：通过采用预先训练好的复杂模型（teachermodel）的输出作为监督信号去训练另外一个简单的网络（studentmodel）紧凑网络设计（compactnetworkdesign）：挤压设计与扩张设计滤波器级别的剪枝（pruning）
专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-09-03 15:23

模型压缩（二）yolov5剪枝

一、yolov5s在yolov5s.ymal文件中，depth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50#layerchannelmultiple。通道深度（残差数）及宽度（通道数）相对标准的比例。标准的backbone中的C3的number分别为：3、6、9、3yolov5s的backbone中的C3的number为：1,、2、3、1
HySmiley·2022-08-16 17:56

模型压缩（一）通道剪枝-BN层

论文：https://arxiv.org/pdf/1708.06519.pdfBN层中缩放因子γ与卷积层中的每个通道关联起来。在训练过程中对这些比例因子进行稀疏正则化，以自动识别不重要的通道。缩放因子值较小的通道(橙色)将被修剪(左侧)。剪枝后，获得了紧凑的模型(右侧)，然后对其进行微调，以达到与正常训练的全网络相当(甚至更高)的精度。BN层原理：归一化化后，BN层服从正态分布，当γ,β趋于0时，
HySmiley·2022-08-16 17:55

轻量级神经网络架构综述

同时伴随着移动互联网技术的不断发展,便携式设备得到了迅速的普及,用户提出了越来越多的需求.因此,如何设计高效、高性能的轻量级神经网络是解决问题的关键.本文详细阐述了三种构建轻量级神经网络的方法,分别是人工设计轻量级神经网络、神经网络模型压缩算法和基于神经网络架构搜索的自动化神经网络架构设计
泡泡丶·2022-08-16 17:25

深度学习模型——知识蒸馏

知识蒸馏指的是模型压缩的思想，通过一步一步地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。“软标签”指的是大网络在每一层卷积后输出的featuremap。
wuguangbin1230·2022-08-13 07:09

深度学习机器学习面试题汇——模型优化，轻量化，模型压缩

深度学习机器学习面试题汇——模型优化，轻量化，模型压缩提示：互联网大厂可能考的面试题若CNN网络很庞大，在手机上运行效率不高，对应模型压缩方法有了解吗介绍一下模型压缩常用的方法？为什么用知识蒸馏？
冰露可乐·2022-08-13 07:07

【模型压缩】（四）——知识蒸馏

一、概述一句话概括：将一个复杂模型的预测能力转移到一个较小的网络上；（复杂模型称为教师模型，较小模型称为学生模型）TeacherandStudent的概念：对大网络学习的知识进行"蒸馏"，并将其转移到小网络上，同时小网络的性能能够接近大网络；蒸馏模型（Student）被训练模仿大网络（Teacher）的输出，而不仅仅是直接在原始数据上训练，通过这种方式让小网络学习到大网络的抽象特征能力和泛化能力；
一个热爱学习的深度渣渣·2022-08-13 07:35

深度学习 模型压缩之知识蒸馏

知识蒸馏知识蒸馏蒸馏方式离线蒸馏在线蒸馏自我蒸馏蒸馏算法对抗蒸馏多教师蒸馏跨模态蒸馏图蒸馏无数据蒸馏量化蒸馏深度交互学习（DeepMutalLearning）Demo环境导入相关的包加载mnist数据定义教师模型训练教师模型修改教师模型生成softlabel定义学生模型知识蒸馏训练相关论文总结参考知识蒸馏知识蒸馏是指训练一个参数量较大teacher的模型，用teacher模型去训练参数量较小的st
RyanC3·2022-08-13 07:33

深度学习模型压缩方法（1）-----综述

展开1.研究背景对模型预测精度无明显影响压缩模型的参数数量、深度来降低模型空间复杂度全连接层参数多，模型大小由全连接层主导不显著提高训练时间复杂度，降低预测时间复杂度（计算量）卷积层计算量大，计算代价由卷积操作主导2.方法2.1.更精细模型的设计AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworksDenseNetHighway[2016,Ia
北京纯牛奶·2022-08-13 07:00

深度学习模型压缩#1-剪枝

深度学习模型压缩模型压缩是指在可接受的精度下尽可能的减少模型计算量和参数。模型压缩有剪枝、量化、知识蒸馏等方法。剪枝网络剪枝是模型压缩使用较为普遍的一种方法。
Qinghuan1958·2022-08-13 07:29

李宏毅《机器学习》模型压缩-知识蒸馏

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·2022-08-13 07:57

深度学习中模型压缩（Network Compression）的几种方法（李宏毅视频课总结）

文章目录0前言1NetworkPruning（网络剪枝）1.1Basemethod1.2WeightPruning1.3NeuronPruning2KnowledgeDistillation（知识蒸馏）3ParameterQuantization（参数量化）3.1BaseMethod3.2BinaryWeight（二元权值）4ArchitectureDesign（结构设计）4.1LowRankAp
Y_蒋林志·2022-08-13 07:25

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

模型压缩 —— 知识蒸馏（Knowledge Distillation）

这也就是模型压缩的动机：我
rainbow_lucky0106·2022-08-13 07:53

模型压缩（4）——知识蒸馏

对于大的数据集，小模型往往很难获得较高的精度；知识蒸馏则是使用大模型指导小模型，使小模型学到大模型包含的知识，从而得到更高的精度。原理网上很多，主要是给softmax加温度实现，这里不赘述，直接讲简单实现。1.训练教师模型教师模型用于仅用于指导小模型，不参与部署，因此在条件允许的情况下，可以选择很大的模型，举个例子：fromtorchimportnnfromtorchvisionimportmod
不变强不改名·2022-08-13 07:20

模型压缩 | TIP 2022 - 蒸馏位置自适应：Spot-adaptive Knowledge Distillation

TIP2022-蒸馏位置自适应：Spot-adaptiveKnowledgeDistillation本文已授权极市平台,并首发于极市平台公众号.未经允许不得二次转载.原始语雀文档：https://www.yuque.com/lart/gw5mta/vhbggb论文：https://arxiv.org/abs/2205.02399代码：https://github.com/zju-vipa/spot
有为少年·2022-08-13 07:43

卷积网络如何让测试集准确率上升_你在打王者农药，有人却用iPhone来训练神经网络...

常规的做法是在算力强大的GPU或TPU上对模型进行训练，之后再使用一系列模型压缩的方法
weixin_39917291·2022-08-08 07:54

PyTorch模型减枝技术-pruning

介绍减枝(prune)是深度学习模型压缩常见的技术之一,目的是使得CNN/RNN/Transformer等模型的权重weight参数稀疏化sparsity,即weight包含大量的0元素.模型稀疏化的优点
侠之大者_7d3f·2022-08-07 16:31

CVPR 2022 | 美团技术团队精选论文解读

计算机视觉国际顶会CVPR2022近日在美国新奥尔良召开，今年美团技术团队有多篇论文被CVPR2022收录，这些论文涵盖了模型压缩、视频目标分割、3D视觉定位、图像描述、模型安全、跨模态视频内容检索等研究领域
美团技术团队·2022-08-05 19:19

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

模型压缩：模型量化打怪升级之路-工具篇

1/最近发现一些还在学校读书的同学非常关注一个量化工作精度的高低，读过我上篇分享(模型压缩：模型量化打怪升级之路-0序章)的同学应该知道，部分学术界的工作与工业界的实用性是存在一定脱节的。
我爱计算机视觉·2022-07-25 07:18

RepVGG

如何白嫖模型性能，最近瞻仰了几篇dxh的CVPRpaper,使用多分支网络训练模型，再利用结构重参数，根据参数的等价转换实现对网络结构的等价转换，即实现了简单网络对性能的提高，也加速了模型的推理时间，对于模型压缩和移动端部署等都具有很高的参考价值
Wood_Du·2022-07-21 07:42

无需训练代码，推理性能提升1.4~7.1倍，业界首个自动模型压缩工具开源

本文已在飞桨公众号发布，查看请戳链接：无需训练代码，推理性能提升1.4~7.1倍，业界首个自动模型压缩工具开源导读模型压缩的价值与意义模型压缩技术，一般是指在基础模型结构的基础上，通过精简模型结构、减少模型参数量或者降低模型存储量化位数
飞桨PaddlePaddle·2022-07-19 19:16
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