ML&DL-模型压缩第17页

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

【模型压缩方法总览】深度学习调研

模型压缩原因论文Predictingparametersindeeplearning提出，其实在很多深度的神经网络中存在着显著的冗余。仅仅使用很少一部分（5%）权值就足以预测剩余的权值。

Patrick Star@wust·2020-07-05 05:19

PaddlePaddle学习内容分享

PaddlePaddle7天打卡，7天打卡包括：第一天：新冠肺炎数据可视化；第二天：DNN手势识别；第三天：车牌识别；第四天：口罩分类；第五天：PaddleHub体验及竞赛发布；第六天：PaddleSlim模型压缩

qq_34258054·2020-07-05 05:59

深度学习模型压缩与优化提速

深度学习因其计算复杂和参数冗余,在一些硬件设备上限制了模型的部署,需要借助模型压缩,优化加速,和异构计算来突破瓶颈模型压缩量化量化种类代表网络二值化网络XNORnet/ABCnetwithMultipleBinaryBases

种棒影妞·2020-07-05 04:36

【论文笔记】AMC：AutoML for Model Compression and Acceleration on Mobile Devices

论文：https://arxiv.org/abs/1802.03494代码：https://github.com/mit-han-lab/amc-release简介本篇论文是MIT韩松老师组提出的一种模型压缩方法

shura_R·2020-07-05 04:47

Keras（Tensorflow）模型压缩

原文：HowtocompressyourKerasmodelx5smallerwithTensorFlowmodeloptimizationThistutorialwilldemonstratehowyoucanreducethesizeofyourKerasmodelby5timeswithTensorFlowmodeloptimization,whichcanbeparticularlyimp

绿桂圆·2020-07-05 04:50

我们真的需要模型压缩吗

我们真的需要模型压缩吗本文是译文，略有修改，原文链接模型压缩是一种可以减小神经网络计算开销的技术，被压缩的模型在使用少量计算资源的同时，其性能通常与原始模型相似。

西红柿爱吃小番茄·2020-07-05 03:45

模型压缩经典文章翻译1：（Network Slimming翻译）Network Slimming-Learning Efficient Convolutional Networks ...

一、番外说明大家好，我是小P，今天给大家带来深度模型压缩经典文献翻译的第一篇，关于通道剪枝的文章，中英对照。

phinoo·2020-07-05 01:36

Transformer端侧模型压缩——Mobile Transformer

随着Transformer模型在NLP、ASR等序列建模中的普及应用，其在端侧等资源受限场景的部署需求日益增加。经典的mobile-transformer结构包括evolvedtansformer、lite-transformer、mobile-bert、miniLM等模型，借助结构改进、知识蒸馏等策略实现了transformer模型的小型化、并确保精度鲁棒性。1.TheEvolvedTransf

Law-Yao·2020-07-05 01:16

PyTorch 深度学习模型压缩开源库（含量化、剪枝、轻量化结构、BN融合）

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术本文为52CV群友666dzy666投稿，介绍了他最近开源的PyTorch模型压缩库，该库开源不到20天已经收获219颗星，是最近值得关注的模型压缩开源库。

我爱计算机视觉·2020-07-05 00:31

模型压缩之网络剪枝（总结、综述）

模型剪枝各类论文综述（摘要、方法总结）Reference中提到的各类对weight进行L1、L2处理或者梯度进行处理新加入的方法（总结）：Wealsoestablishthattheremayexistprofilesfromsomelayer-wisepruningpoliciesthataremeasurablybetterthancommonbaselines.Wethendemonstra

CV/NLP大虾·2020-07-04 23:01

（一） yolov3 模型压缩，通过bn层的权重稀疏进行，剪枝压缩，基础理论掌握

1、论文基础https://www.cnblogs.com/aoru45/p/11614636.htmlLearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming2、压缩代码论文：NetworkSlimming-LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming剪枝项

shishi_m037192554·2020-07-04 23:22

模型压缩整理2020.5.6

p=2AI领域最有趣的老师李宏毅：模型压缩系列讲解模型压缩1、剪枝的理由不用小的network直接训练是因为小网络难以训练，泛化性不好，提取特征不好，容易卡在局部特征，有论文表明只要模型够大，就能提取全局有效的特征

shishi_m037192554·2020-07-04 23:22

剪枝系列4：A Bayesian Optimization Framework for Neural Network Compression

这篇论文把贝叶斯优化用到了模型压缩中，提出了一个优化框架，具体压缩的方法可以灵活使用。

不合时宜的漫步者·2020-07-04 21:23

AMC：移动设备上模型压缩和加速的AutoML

本文出自论文：AMC:AutoMLforModelCompressionandAccelerationonMobileDevices，提出了针对模型压缩的AutoML，利用强化学习方法来采样设计空间，极大地提高了模型压缩质量

librahfacebook·2020-07-04 21:39

深度学习-模型压缩-PaddleSlim

PaddleSlim是一个模型压缩工具库，包含模型剪裁、定点量化、知识蒸馏、超参搜索和模型结构搜索等一系列模型压缩策略。

javastart·2020-07-04 19:13

论文品读：Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks

https://arxiv.org/abs/1506.02626v3这是一篇关于模型压缩的15年文章，到目前为止（18年11月）有450的被引文章介绍了一种参数剪枝（weightspruning）方法，

饭后吃西瓜·2020-07-04 18:30

tensorflow之模型压缩

tensorflow的模型在移动端运行时往往需要进行模型压缩。这主要有于两方面的原因：1.模型过大不易加载和下载，运行时内存占用率太高。

hh_2018·2020-07-04 17:16

【知识星球】模型压缩和优化板块火热更新中

欢迎大家来到《知识星球》专栏，这里是网络结构1000变小专题，最近星球开始上线模型压缩相关内容。

言有三·2020-07-04 17:39

【知识星球】从SVM对偶问题，到疲劳驾驶检测，到实用工业级别的模型压缩技巧...

欢迎大家来到《知识星球》专栏，本次发布这两天有三AI知识星球中专栏《AI1000问》，《模型结构1000变》，《数据集》的知识便利贴。作者&编辑|言有三有三AI1000问-机器学习篇为什么SVM要把原问题转化为对偶问题我们知道SVM在求解的时候，会把原问题转换为对偶问题，那为什么要这么做呢？作者/编辑言有三首先我们看看原问题到底是什么？SVM的优化目标是一个带约束的方程，如下：这个问题是一个凸二次

言有三·2020-07-04 17:39

浅谈模型压缩之量化、剪枝、权重共享

李博Garvin·2020-07-04 16:10

模型压缩和剪枝的面试准备

做过类似的项目：1.THINKER芯片的二值、三值量化量化为绝对值相等的数，并提取系数。2.笑脸识别的8bit量化英伟达的8bit量化技术，基于KL散度(信息熵)，量化为-127~128之间的数。乘以一个scale系数，取整，这样在卷积中运算的就是整数最后再除以这个scale系数，这样得到的回到了原来的值，类似于顶点。优点是损失并不大，缺点是去掉了bias，实际上含有batchnorm层的也是有b

andeyeluguo·2020-07-04 10:20

模型压缩 | 知识蒸馏经典解读

作者|小小@字节跳动整理|NewBeeNLP写在前面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。

文文学霸·2020-07-04 10:04

综述论文：当前深度神经网络模型压缩和加速方法速览

ASurveyofModelCompressionandAccelerationforDeepNeuralNetworks研究背景在神经网络方面，早在上个世纪末，YannLeCun等人已经使用神经网络成功识别了邮件上的手写邮编。至于深度学习的概念是由GeoffreyHinton等人首次提出，而在2012年，Krizhevsky等人采用深度学习算法，以超过第二名以传统人工设计特征方法准确率10%的巨

Yan_Joy·2020-07-04 09:58

模型压缩之8位量化——徒手造轮子

这里简单说明情况/流程即可，不再实际对模型进行压缩。1-设定最大最小范围，将参数clip到此范围内；2-采用255对参数进行最大最小值系数化处理；3-数据格式转换为8位即可；举例如下：1-设定最大最小值为2，-2，然后对随机数进行clip>>>xxarray([-0.03792056,-0.03543376,2.11450531,-1.00187846,-1.6370846,0.13144204,

VideoRecommendation·2020-07-04 08:04

深度学习_模型压缩及移动端部署_模型压缩及移动端部署基础知识（持续更新）

为什么要模型压缩？深度神经网络模型需要巨大的计算开销和内存开销，严重阻碍了资源不足情况下的使用。

CV-GANRocky·2020-07-04 07:26

模型压缩之蒸馏算法小结

模型压缩之蒸馏算法小结文章目录模型压缩之蒸馏算法小结输出配准DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork（NIPS2014）DeepMutualLearning（CVPR2018

有为少年·2020-07-04 07:50

百度深度学习框架paddlepaddle实战五——模型压缩

微信公众号：小白图像与视觉关于技术、关注yysilence00。有问题或建议，请公众号留言。说明本次作业为二种类型，分别是选择题和实践题。其中选择题是不定项选择。实践题需要在提示的地方填上代码，跑通项目。资料做作业时可以参考以下资料。PaddleSlim代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim文档地址：https://paddlepaddle.

Ewing_yy·2020-07-04 05:37

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

小时候贼聪明·2020-07-04 03:54

深度学习模型压缩方法综述（三）

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

小时候贼聪明·2020-07-04 03:54

别再蒸馏3层BERT了！变矮又能变瘦的DynaBERT了解一下

说到模型压缩，常用的方法有以下几种：量化：用F

喜欢打酱油的老鸟·2020-07-04 03:12

[深度学习进阶 - 实操笔记] 模型压缩- 剪枝/量化/蒸馏/AutoML

模型压缩-剪枝/量化/蒸馏/AutoML原因：深度学习计算复杂度高，参数冗余。解决方式：（1）线性或非线性量化。（2）结构或非结构剪枝。（3）网络结构搜索。（4）权重矩阵的低秩分解。

什么都一般的咸鱼·2020-07-04 03:35

yolov3通道剪枝层剪枝知识蒸馏：无人机数据集案例

yolov3-channel-and-layer-pruning前言这是GitHub工程yolov3-channel-and-layer-pruning的一个案例，不少朋友已经通过这个工程完成了针对自己数据集的模型压缩

漂雪千寻·2020-07-04 03:57

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

模型压缩是在计算资源有限、能耗预算紧张的移动设备上有效部署神经网络模型的关键技术。在许多机器学习应用，例如机器人、自动驾驶和广告排名等，深度神经网络经常受到延迟、电力和模型大小预算的限制。

weixin_34144848·2020-07-04 03:23

第十七章模型压缩及移动端部署

MarkdownRevision1;Date:2018/11/4Editor:谈继勇Contact:[email protected]:贵州大学硕士张达峰17.1为什么需要模型压缩和加速？

ljtyxl·2020-07-04 02:29

tensorflow 网络修剪剪枝操作

背景知识模型剪枝（ModelPruning）是一种模型压缩方法，对深度神经网络的稠密连接引入稀疏性，通过将“不重要”的权值直接置零来减少非零权值数量，其历史可追溯到上世纪90年代初。

tiankongtiankong01·2020-07-04 02:25

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

模型剪枝

基本原理对以训练好的模型进行裁剪的方法，是目前模型压缩中使用最多的方法，通常是寻找一种有效的评判手段，来判断参数的重要性，将不重要的connection或者filter进行裁剪来减少模型的冗余如何找到一个有效的对参数重要性的评价手段

ferryliu·2020-07-04 00:38

ICCV 2017 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming（模型剪枝）

前言这篇文章是ICCV2017的一篇模型压缩论文，题目为《LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming》。

just_sort·2020-07-04 00:47

【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

【知识星球】总有些骨骼轻奇，姿态妖娆的模型结构设计，不知道你知不知道，反正我知道一些...

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。

言有三·2020-07-04 00:09

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

paddlepaddle七日入门营心得

内容首先概括一下，入门营一共是七天的内容，包括：Day01-新冠疫情可视化Day02-手势识别Day03-车牌识别Day04-口罩分类Day05-人流密度检测Day06-PaddleSlim模型压缩感受老师给的例子和讲解都很细致

wuuuuuuuc·2020-07-01 17:36

CVPR 2019 | 用异构卷积训练深度CNN：提升效率而不损准确度

对于深度卷积神经网络而言，准确度和计算成本往往难以得兼，研究界也一直在探索通过模型压缩或设计新型高效架构来解决这一问题。

zhuiqiuk·2020-06-30 17:16

AI实战：深度学习模型压缩：模型裁剪——Pruning with Tensorflow

前言从工程角度来说，模型压缩其目的是将算法更稳定、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。

szZack·2020-06-30 12:19

移动端机器学习模型压缩也自动化了：腾讯新框架为自家模型加速50%

夏乙发自凹非寺量子位出品|公众号QbitAI把深度学习模型压缩部署到手机上直接本地运行的趋势，愈演愈烈。

量子位·2020-06-30 05:26

CVPR 2019 | 腾讯AI Lab解读六大前沿方向及33篇入选论文

腾讯AILab入选论文涉及视频理解、人脸识别、对抗攻击、视觉-语言描述、模型压缩和多任务学习等

腾讯AI实验室·2020-06-30 05:44

[2018IJCAI F] （模型压缩_剪枝_通道剪枝）Soft Filter Pruning for Accelerating Deep Convolutional Neural Networks

论文：SoftFilterPruningforAcceleratingDeepConvolutionalNeuralNetworks（SFP）论文链接：https://www.ijcai.org/proceedings/2018/0309.pdf代码链接：https://github.com/he-y/soft-filter-pruningTitleVenueTypeCodeSoftFilterP

JY丫丫·2020-06-30 03:58

lstm(三) 模型压缩lstmp

lstmp结构对于传统的lstm而言it=δ(Wixxt+Wimmt−1+Wicct−1+bi)ft=δ(Wfxxt+Wfmmt−1+Wfcct−1+bi)ct=ft⊙ct−1+it⊙g(Wcxxt+Wcmmt−1+bc)ot=δ(Woxxt+Wommt−1+Wocct+bo)mt=ot⊙h(ct)yt=ϕ(Wymmt+by)假设一层中的cell个数为nc，输入维度为ni，输出维度为no，那么对应

xmucas·2020-06-30 03:14

神经网络压缩剪枝量化嵌入式计算优化NCNN mobilenet squeezenet shufflenet

mobilenetsqueezenetshufflenetMobileNet逐通道卷积+普通点卷积SqueezeNet1∗1和3∗3卷积较少通道数量ShuffleNet分组点卷积+通道重排+逐通道卷积2.模型压缩

EwenWanW·2020-06-30 01:06

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