ML&DL-模型压缩第15页

独家 | 基于知识蒸馏的BERT模型压缩

作者：孙思琦、成宇、甘哲、刘晶晶本文约1800字，建议阅读5分钟。本文为你介绍“耐心的知识蒸馏”模型。数据派THU后台回复“191010”，获取论文地址。在过去一年里，语言模型的研究有了许多突破性的进展，比如GPT用来生成的句子足够以假乱真[1]；BERT,XLNet,RoBERTa[2,3,4]等等作为特征提取器更是横扫各大NLP榜单。但是，这些模型的参数量也相当惊人，比如BERT-base有一

数据派THU·2020-08-23 07:25

腾讯开源推理框架TNN学习笔记（进行中）

NCNN有什么不同4、模型转化是否方便5、优化性能6月10日https://github.com/Tencent/TNNTNN：由腾讯优图实验室打造，移动端高性能、轻量级推理框架，同时拥有跨平台、高性能、模型压缩

forest_loop·2020-08-23 01:59

DSD（Dense-Sparse-Dense Training）算法详解

arxiv.org/pdf/1607.04381.pdf模型下载地址：https://songhan.github.io/DSD.这是SongHan发在ICLR2017上的文章，我们知道SongHan的研究领域主要是模型压缩

AI之路·2020-08-22 03:10

深度学习_模型压缩及移动端部署_TensorRT添加自定义层

如果我们在使用TensorRT时有一些操作并不支持，我们可以自行编写将其作为TensorRT的插件层，从而使得这些不能支持的操作能在TensorRT中使用。我们以上采样层为例，进行编写：首先我们要先定义一个继承自TensorRT插件基类的Upsample类：classUpsample:publicIPluginExt然后我们要实现该类的一些必要方法，首先是2个构造函数，一个是传参数构建，另一个是从

CV-GANRocky·2020-08-20 22:10

知识蒸馏(Knowledge Distillation) 经典之作

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。

Terry_dong·2020-08-19 20:12

深度学习模型压缩方法综述（二）

深度学习模型压缩方法综述（一）深度学习模型压缩方法综述（二）深度学习模型压缩方法综述（三）前言上一章，将基于核的稀疏化方法的模型压缩方法进行了介绍，提出了几篇值得大家去学习的论文，本章，将继续对深度学习模型压缩方法进行介绍

牛顿爱吃香蕉·2020-08-19 05:40

深度学习模型压缩方法综述（一）

深度学习模型压缩方法综述（一）深度学习模型压缩方法综述（二）深度学习模型压缩方法综述（三）前言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

牛顿爱吃香蕉·2020-08-19 05:08

深度学习模型压缩方法综述（三）

前言在前两章，我们介绍了一些在已有的深度学习模型的基础上，直接对其进行压缩的方法，包括核的稀疏化，和模型的裁剪两个方面的内容，其中核的稀疏化可能需要一些稀疏计算库的支持，其加速的效果可能受到带宽、稀疏度等很多因素的制约；而模型的裁剪方法则比较简单明了，直接在原有的模型上剔除掉不重要的filter，虽然这种压缩方式比较粗糙，但是神经网络的自适应能力很强，加上大的模型往往冗余比较多，将一些参数剔除之后

牛顿爱吃香蕉·2020-08-19 05:08

CVPR/AAAI/ECCV顶会论文/代码

目标检测、图像分割、人脸识别、目标跟踪、三维点云、图像处理、图像分类、姿态估计、视频分析、OCR、GAN、小样本&零样本、弱监督&无监督、神经网络、模型压缩、NAS、视觉常识1.cvpr202001.压缩方面

CV/NLP大虾·2020-08-17 13:57

Caffe深度学习进阶之Cifar-10分类任务（下）

Caffe深度学习进阶之Cifar-10分类任务（上）模型压缩接上一章，在实际工程中，我们往往希望在保证一定性能的基础上，尽量的降低运算量和参数量，从而最大可能的利用计算资源。

小时候贼聪明·2020-08-17 11:39

二值化神经网络

二值化神经网络具有很好的特性，具体体现在：通过将权重矩阵二值化，一个权重值只占用一个比特，相比于单精度浮点型权重矩阵，网络模型的内存消耗理论上能减少32倍，因此二值化神经网络在模型压缩上具有很大的优势。

xiangpijiao·2020-08-16 22:51

DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN

深度压缩：采用修剪，量子化训练和霍夫曼编码来压缩深度神经网络学习模型压缩知识，记录此论文(ICLR2016的bestpaper)学习过程。

落地生根1314·2020-08-16 14:28

paddlepaddle学习之模型压缩 PaddleSlim

1.模型压缩主要有以下四个方面：剪裁卷积通道数剪裁（将大规模的参数量变少）量化将float32计算变成int计算（计算量及模型体积减少）蒸馏将大规模的知识迁移到小模型上（将小模型的精度提高）nas以模型大小和推理速度为约束的模型结构搜索

AI搬砖小能手·2020-08-16 09:48

李宏毅《机器学习》课程笔记（作业七：模型压缩）

有多种模型压缩的方法。第一个是网络剪枝，因为神经网络往往是过度参数化，所以删掉一部分网络参数。先训练好一个大的神经网络，然后评估每个参数是否重要，评估方法其实就是看是否接近0。然后把不重要的东西移除。

逝水留痕9611·2020-08-16 08:18

PaddlePaddle|CV疫情特辑（六）：PaddleSlim模型压缩

PaddlePaddle|CV疫情特辑（六）：PaddleSlim模型压缩本节内容来自：百度AIstudio课程做一个记录。资料做作业时可以参考以下资料。

NotFound1911·2020-08-16 07:51

今晚直播 |PaddleSlim——几行代码即可完成模型压缩

7天搞定6个AI战疫实战项目零基础小白也能逆袭深度学习大神！为了降低深度学习技术门槛、培养最优秀的AI人才，百度飞桨资深算法工程师、联合百度认证布道师团队，反复打磨推出了第五期百度深度学习7日打卡营，通过5个新冠疫情最新实战案例、1场人流密度实战比赛，一站式带大家零基础玩转深度学习CV。3月31日起，连续7天每晚20:00-21:00，中科院一线精英教师团队直播授课。全直播互动式学习、最新实战案例

飞桨PaddlePaddle·2020-08-16 05:04

PaddlePaddle升级解读 |PaddleSlim为你的模型瘦身

PaddleSlim是一个无论是新手还是经验者都可以很方便用来优化模型以进行部署的模型压缩库：在普通的模型训练上，只需要两行python代码，构造一个Compressor对象，即可调用。

飞桨PaddlePaddle·2020-08-16 05:04

PaddleDetection开发套件训练自己的数据

PaddleDetection以模块化的设计实现了多种主流目标检测算法，并且提供了丰富的数据增强、网络组件、损失函数等模块，集成了模型压缩和跨平台高性能部署能力。

一路~阳光·2020-08-13 21:28

137% YOLOv3加速、10倍搜索性能提升！这样的惊喜，最新版PaddleSlim有10个

允中发自凹非寺量子位编辑|公众号QbitAI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。

QbitAl·2020-08-13 12:06

百度飞桨七天训练营心得

内容如下day1疫情可视化day2手势识别day3车牌识别day4口罩分类day5人流密度预测弥赛day6PaddleSlim模型压缩day7结营通过这七天的学习，让我对深度学习有了一个初步的了解。

weixin_45429320·2020-08-13 11:57

paddlepaddle训练自己的数据集

cxxdemo，图像预处理加速)一键式部署.官方文档里面包含了大部分常用的信息，包括安装、训练和部署,bookPaddleDetection,X2Paddle:caffe2fluid,性能优化:profiler,模型压缩工具库

迷若烟雨·2020-08-13 10:15

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

ICCV 2019推荐Pytorch实现一种无需原始训练数据的模型压缩算法

然而，在实际应用中，由于隐私、传输等原因，训练数据集通常不可用因此，作者提出了一种不需要原始训练数据的模型压缩方法。原理点击添加图片描述（最多60个字）上图是本文提出的总体结构通过一个给定的待压缩网

imalg图像算法·2020-08-12 11:39

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。Distiller提供了一个PyTorch环境，用于对压缩算法进行原型设计和分析。主要功能：Aframeworkforintegratingpruning,regularizationandquantizationalgorithms.模

lz_zl_·2020-08-11 22:32

模型压缩工具Distiller-剪枝

1.distiller剪枝模块的使用（1）distiller自带剪枝实例测试distiller自带一些测试实例如ResNet56+cifar-10，下面是对ResNet56+cifar-10的测试：测试前准备yaml文件(注意：这里的yaml文件是coder配置好的，具体到自己的模型需要先对自己的model进行一次SparsityAnalysis，然后自己配置该文件)在剪枝时所用到的yaml文件作

lz_zl_·2020-08-11 22:32

CNN 量化技术

背景介绍目前SOTA（StateOfTheArt，顶尖水平）的CNN都不适合在移动设备上部署，两点原因使CNN模型压缩和加速领域快速发展：从AlexNet开始，CNN都以ImageNet上的分类准确率作为性能评估的主要甚至唯一标准

EstherKing·2020-08-11 21:45

Tutorial: Knowledge Distillation

概述KnowledgeDistillation(KD)一般指利用一个大的teacher网络作为监督，帮助一个小的student网络进行学习，主要用于模型压缩。

爆米花好美啊·2020-08-11 04:48

《百度架构师手把手教深度学习》学习心得

info/888感谢百度提供这次机会，让我更加深入了解百度深度学习框架，从paddlepaddle编写训练模型到paddlehub使用预训练模型进行训练以及最后是用paddlex可视化训练模型，当中还涉及到模型压缩

cgq081616·2020-08-11 03:41

15、Numpy数学函数

此外，对“目标检测/模型压缩/语义分割”感兴趣的小伙伴，欢迎加入QQ群813221712讨论交流，进群请看群公告！（可以点击如下连接直接加入！）

phinoo·2020-08-10 18:25

神经网络模型压缩之Knowledge Distillation

神经网络模型压缩之KnowledgeDistillation1.Background随着深度学习理论的普及和PC计算能力的提高,NeuralNetwork也日益趋于复杂化–越来越深和越来越大,比如VGG

rtygbwwwerr·2020-08-10 00:13

模型压缩：关于MobileNet和ShuffleNet v1v2一些点

1.MobileNet(2017):将传统卷积改成depthwiseseparableconvolutions(每个kernel只和对应的一个channel的featuremap进行卷积操作)&&pointwise1*1convolutions(常规的1*1卷积),大大降低参数量和计算量，压缩比：1N+1Dk2,N=output_channels,Dk=kernel_size\frac{1}{N}

NirHeavenX·2020-08-10 00:35

12、Numpy数组常见操作

此外，对“目标检测/模型压缩/语义分割”感兴趣的小伙伴，欢迎加入QQ群813221712讨论交流，进群请看群公告！（可以点击如下连接直接加入！）

phinoo·2020-08-08 18:56

cs231n笔记总结

cs231n的课程以及作业都完成的差不多了，后续的课程更多的涉及到卷积神经网络的各个子方向了，比如语义分割、目标检测、定位、可视化、迁移学习、模型压缩等等。

潘小榭·2020-08-08 18:36

模型量化-更小更快更强

OutlinesFixed-pointandFloating-pointNumbers假如使用8bit的离散量化方式只能表示256个数128负0127正数模型压缩常见的方式1

朱小丰·2020-08-07 21:03

当前深度神经网络模型压缩和加速方法速览

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30548590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）有限的便携式设备上部署深度学习应用提供了机会。高效的深度学习方法可以显著地影响分布式系统、嵌入式设备和用于人

你的雷哥·2020-08-06 16:00

Knowledge Distillation

zhangjf26·2020-08-06 13:08

[从零开始Java web开发] 个人学习记录

前言研究生阶段主要用python做神经网络模型压缩，如今工作需要，从零开始学习Javaweb开发(实则只看了一周)。

Exir-lxr·2020-08-06 12:27

【DL】模型蒸馏Distillation

然而随着模型体积增大，线上性能也越来越差，所以决定开一条新线，开始follow模型压缩之模型蒸馏的故事线。

段子手实习生·2020-08-06 12:13

知识蒸馏(Knowledge Distillation)详细深入透彻理解重点

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。

kyle1314608·2020-08-06 12:32

模型压缩之Distilling Knowledge From a Deep Pose Regressor Network

DistillingKnowledgeFromaDeepPoseRegressorNetwork文章目录DistillingKnowledgeFromaDeepPoseRegressorNetwork主要工作主要结构损失函数原始的蒸馏使用student&imitationloss最小值将Imitationloss作为辅助损失将teacherloss作为损失的上界使用probabilisticimi

有为少年·2020-08-06 12:29

知识蒸馏Knowledge Distillation

知识蒸馏是模型压缩的一个重要方法，本文简要介绍了什么是知识蒸馏。

CloudCver·2020-08-06 12:43

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

模型压缩总览

为了解决这些问题，许多业界学者研究模型压缩方法以最大限度的减小模型对于计算空间和时间的消耗。最近团队里正在研究模型压缩相关的内容，正好在这里总结一下。

张博208·2020-08-06 12:29

知识蒸馏在文本方向上的应用

这时候，模型压缩的重要性就体现出来了，如果一个小模

HoyTra0·2020-08-06 12:57

简单搜索--Paddle Mobile的技术实现和业务落地

PaddleMobile是PaddlePaddle组织下的致力于嵌入式平台的深度学习框架，集成了百度移动端预测的实践经验，提供多平台支持，在工程实现支持及底层算法模型压缩的基础上，通过CPU、mallGPU

weixin_34378767·2020-08-05 03:47

深度学习模型轻量化（下）

深度学习模型轻量化（下）2.4蒸馏2.4.1蒸馏流程蒸馏本质是student对teacher的拟合，从teacher中汲取养分，学到知识，不仅仅可以用到模型压缩和加速中。

wujianming_110117·2020-08-04 08:37

低秩分解

该章节的初衷为模型压缩的一个小节

weixin_30650859·2020-08-04 04:41

自动调参神器NNI

NNI(NeuralNetworkIntelligence)是一个轻量但强大的工具包，帮助用户自动的进行特征工程，神经网络架构搜索，超参调优以及模型压缩。

Jonah_Mao·2020-08-03 13:15

模型压缩

模型压缩简介简介目的模型压缩技术的核心是确定每个层的压缩策略，因为它们具有不同的冗余，这通常需要手工试验和领域专业知识来探索模型大小、速度和准确性之间的大设计空间。

Fighter Fong·2020-08-03 11:21

通用卷积核用于模型压缩和加速

介绍一下最近看的一种通用卷积核用于模型压缩的方法，刚刚查了一下，原作者的博客在https://zhuanlan.zhihu.com/p/82710870有介绍，论文传送门https://papers.nips.cc

weixin_30621711·2020-08-03 06:42

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