ML&DL-模型压缩第8页

字节跳动开源GAN模型压缩框架，算力最高节省97.8%丨ICCV 2021

这种模型压缩

字节跳动技术范儿·2022-12-18 00:57

使用PyTorch进行知识蒸馏的代码示例

我们将看到如何使用它将一个庞大、笨重的模型压缩成一个更小、更高效的模型，并且仍然保留原始模型的准确性和性能。我们首先定义知识蒸馏要解决的问题。我们训练了一个大型深度神

·2022-12-17 11:10

weight pruning（权重剪枝）--学习笔记

模型压缩(modelcompress)是提高深度模型推理效率的一种解决方案，它期望在不损失精度或者精度损失可控的范围内，加速推理效率，减低内存开销。

Wsyoneself·2022-12-17 09:34

知识蒸馏论文学习（同济子豪兄）

一.部署工具：MMDeploy二.模型压缩方法：知识蒸馏，权值量化，剪枝（权重剪枝，通道剪枝），注意力迁移三.硬件部署：rensorRT，rensorflow-slim，tensorflow-lite，

Sunt40·2022-12-16 15:40

【经典简读】知识蒸馏(Knowledge Distillation) 经典之作

【经典简读】知识蒸馏(KnowledgeDistillation)经典之作转自：【经典简读】知识蒸馏(KnowledgeDistillation)经典之作作者：潘小小知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于

Adenialzz·2022-12-15 22:45

【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

zenRRan·2022-12-14 06:49

模型压缩调研

0.前言本文介绍模型压缩所包含的研究方向、现状以及后续研究安排。注意：本文内容仅面向算法层优化，不考虑硬件、框架优化。

清欢守护者·2022-12-13 21:24

NNI 自动调参使用。

NNI(NeuralNetworkIntelligence)是一个轻量而强大的工具，可以帮助用户自动化：超参调优，架构搜索，模型压缩，特征工程。本文只简单介绍如何超参数调优。1原理

JiangHe1997·2022-12-12 16:52

NNI — 微软开源的一个自动帮你做机器学习调参的神器

想要更容易实现或试验新的机器学习算法的研究员或数据科学家，包括：超参调优算法，神经网络搜索算法以及模型压缩算法。它支持的框架有：PyTorchKerasTensorFlowMXNetCa

Python实用宝典·2022-12-12 16:51

最强六大开源轻量级人脸检测项目分析

但基于深度学习的通用目标检测算法（例如Faster-RCNN，SSD，YoloV3、RetinaNet等）的检测效果和鲁棒性，远远的超过基于纹理、边缘、Harr特征、Sift特征的传统计算机视觉方法，而且近几年随着模型压缩

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-11 01:40

Make RepVGG Greater Again！揭示重参化量化崩溃根因并解决（美团）

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型压缩】技术交流群后台回复【RepVGG】获取本文论文！1摘要性能和推理速度之间的权衡对于实际应用至关重要。

自动驾驶之心·2022-12-10 14:41

threejs关于模型的格式介绍,模型转换,模型压缩,模型加载的相关总结

红叶920·2022-12-10 09:10

Transformer优化之稀疏注意力

Transformer:Attention集大成者GPT-1&2:预训练+微调带来的奇迹Bert:双向预训练+微调Bert与模型压缩Bert与模型蒸馏：PKD和DistillBertALBert:轻量

张雨石·2022-12-10 06:59

TinyBERT-模型蒸馏

1909.10351代码地址：https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model/tree/master/TinyBERT主要内容目前已经有很多模型压缩的技术

poorlytechnology·2022-12-10 03:36

mobileNet-v1理论分析

1.概述mobileNet是为移动和嵌入式设备提出的高效模型压缩的一种方式，其主要提出了可分离卷积来实现网络的轻量化，该方式的提出使得网络可以在损失较小的情形下，模型得到较大的压缩，从而为在嵌入式端进行实现提供了可能

奔跑熊·2022-12-09 13:15

卷积神经网络特征图可视化及其意义

文章目录特征图可视化方法1.tensor->numpy->plt.save2.register_forward_pre_hook函数实现特征图获取3.反卷积可视化特征图可视化的意义1.改进训练网络结构2.删除冗余节点实现模型压缩特征图可视化方法

Los Merengues·2022-12-09 12:47

剪枝论文一（Network Slimming）

本文介绍一种经典的模型压缩方法NetworkSlimming，可以实现：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，降低计算操作数论文中提供的示意图如下，可以看到左侧BN层中橙色的神经元权重较小

蓝鲸鱼BlueWhale·2022-12-08 09:07

模型剪枝----Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

模型剪枝是模型压缩中较为核心的方法，它可以清除网络中冗余的参数与计算量，让模型更加紧凑高效。

小小小绿叶·2022-12-08 08:22

Network slimming，一个比较好用的模型剪枝方法

由于深度学习模型大小以及计算资源的限制，导致将深度学习模型部署到如移动端的时候会受到一定的限制，为了解决这个问题，就形成了一个新的领域：模型压缩，即减少模型的参数以及计算量，并且依然保证模型的精度。

春枫琰玉·2022-12-08 08:49

关于NLP相关技术全部在这里：预训练模型、图神经网络、模型压缩、知识图谱、信息抽取、序列模型、深度学习、语法分析、文本处理...

大家都知道NLP近几年非常火，而且发展也特别快。那些耳熟的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术实际上也就是这几年发展起来的，特别像图神经网络在这两年间取得了飞速的发展。我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的新的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。但很多时候你会发现，花费大量的时间在零零散散的内容上，但最后发现效率极低，浪费了很多宝贵的时间。

PaperWeekly·2022-12-08 04:11

文献阅读——神经网络剪枝技术（二）

但可能会因为过分追求模型压缩比导致模型精度的下降。1.3量化量化方法通过降低权重所需要的比

黄小米吖·2022-12-08 02:47

一个知识蒸馏的简单介绍，一看就懂

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

ronghuaiyang·2022-12-08 00:45

第十一天：PaddleSlim模型压缩实践

**第十一天：PaddleSlim模型压缩实践**小模型的好处•运行时显存/内存占用变小•计算量减少、延时变小、QPS增大•可以移动端及嵌入式端部署怎么产出好用的小模型•将模型的参数量变少•将小模型的精度提高

爱编程的小懒·2022-12-06 13:30

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。

秋水墨色·2022-12-06 13:59

paddleSlim（一）剪裁

目录1.简介2.卷积Filter剪裁2.1paddleSlim的API2.2示例2.2.1剪裁前后对比1.简介PaddleSlim是一个专注于深度学习模型压缩的工具库，提供剪裁、量化、蒸馏、和模型结构搜索等模型压缩策略

午夜零时·2022-12-06 13:59

paddleSlim2.0.0使用ERNIE出现的错误

post101paddleslim2.0.0paddle-ernie0.0.4.dev1paddle-propeller0.5.1.dev1paddlelite2.8在使用paddleSlim时，搭建ernie模型压缩的时候出现的错误出现错误

SEREBA·2022-12-06 13:53

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

PaddleSlim是基于飞桨框架、功能完备、完全开源的深度学习模型压缩工具，集深度学习模型压缩中常用的量化

飞桨PaddlePaddle·2022-12-06 13:22

PaddleSlim踩坑记录

问题二问题描述原因分析解决方案问题三问题描述原因分析解决方案问题四问题描述原因分析解决方案项目场景：最近，想用PaddleSlim来对我的efficientnetB0这个分类任务（pytorch模型）进行模型压缩

~啥也不会~·2022-12-06 13:21

飞桨深度学习7日入门CV - Day06 - 初识PaddleSlim

1.PaddleSlim与模型压缩下面是介绍裁剪、量化、蒸馏和NAS四个具体步骤：1.1裁剪1.2量化1.3蒸馏1.4NAS查了NAS是什么，简书上这篇文章写到至少目前我接触不到这个级别的设备，咱普通用户只能先了解其理论层面

华尔街的幻觉·2022-12-06 13:06

小BERT —— ALBERT

ALBERTFactorizedembeddingparameterization【低秩因式分解】Cross-layerparametersharing【跨层参数共享】SentenceOrderPrediction【句子顺序预测】原BERT缺点：内存占用过高功耗过高延迟高Bert模型压缩对比表论文剪枝低秩因式分解知识蒸馏参数共享量化预训练微调

ywm_up·2022-12-05 17:22

卷积神经网络发展历程——轻量级网络模型（自己学习的笔记分享）

SqueezeNet2016https://arxiv.org/abs/1602.07360SqueezeNet的目标就是在保持和AlexNet同样的准确度上，参数比它少50倍，模型文件可比它小510倍（AlexNet共有6千万个参数）模型压缩使用了三个策略

怪人i命·2022-12-05 11:52

轻量化神经网络(移动设备上的神经网络)的整体框架

提示：不断更新中文章目录一、为什么要引入轻量化神经网络二、模型压缩(ModelCompression)参数修建低秩因子分解参数量化知识蒸馏人工神经架构设计三、自动压缩和神经架构搜索(AutomatedCompressionandNeuralArchitectureSearch

我超爱Debug·2022-12-05 11:18

Transformer模型的训练后剪枝方法

https://arxiv.org/abs/2204.09656GitHub链接：https://github.com/WoosukKwon/retraining-free-pruning前言剪枝是一种经典的模型压缩方法

Law-Yao·2022-12-05 09:26

知识蒸馏系列（一）：三类基础蒸馏算法

0前言知识蒸馏（KnowledgeDistillation，简记为KD）是一种经典的模型压缩方法，核心思想是通过引导轻量化的学生模型“模仿”性能更好、结构更复杂的教师模型（或多模型的ensemble），

OpenMMLab·2022-12-04 09:13

人工智能面试总结-模型优化

B站：啥都会一点的研究生公众号试读：啥都会一点的研究生目录说说你知道的模型压缩方法？说说模型压缩的作用与意义？说说低秩近似？说说剪枝与稀疏约束？说说参数量化方法？说说二值网络？说说知识蒸馏？

啥都生·2022-12-03 09:09

只需一个损失函数，一个超参数即可压缩BERT,MSRA提模型压缩新方法

2020-03-1314:37:47机器之心报道参与：魔王来自武汉大学、北京航空航天大学和微软亚洲研究院的这项研究为模型压缩提供了新方向。

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-02 19:11

NLP 模型压缩方法综述

2020-09-2110:58导语：近年来，基于Transformer的语言模型在神经机器翻译，自然语言推理，and其他一揽子自然语言理解任务中取得了实质性进展。英语原文：ASurveyofMethodsforModelCompressioninNLP翻译：wiige近年来，基于Transformer的语言模型在神经机器翻译，自然语言推理，and其他一揽子自然语言理解任务中取得了实质性进展。采用不

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-02 19:11

12层的bert参数量_只需一个损失函数、一个超参数即可压缩BERT，MSRA提出模型压缩新方法...

来自武汉大学、北京航空航天大学和微软亚洲研究院的这项研究为模型压缩提供了新方向。机器之心报道，参与：魔王。

weixin_39931362·2022-12-02 19:11

12层的bert参数量_只需一个损失函数，一个超参数即可压缩BERT,MSRA提模型压缩新方法...

机器之心报道参与：魔王来自武汉大学、北京航空航天大学和微软亚洲研究院的这项研究为模型压缩提供了新方向。

weixin_39517546·2022-12-02 19:10

模型压缩-方案(一)-参数共享：ALBERT、BERT-of-Theseus

参考资料：BERT模型压缩方法（1）--蒸馏|参数共享|矩阵近似

u013250861·2022-12-02 19:09

EMNLP2020 | 模型压缩系列：BERT-of-Theseus(一种基于模块替换的模型压缩方法)

当古希腊神话遇到BERT，于是有了BERT-of-Theseus背景论文标题：BERT-of-Theseus:CompressingBERTbyProgressiveModuleReplacing论文作者：CanwenXu,WangchunshuZhou,TaoGe,FuruWei,MingZhou机构：武汉大学、北京航空航天大学、微软亚洲研究院论文地址：https://arxiv.org/abs

JasonLiu1919·2022-12-02 19:37

bert微调

BERT推理提速方法整理一、BERT模型压缩1、剪枝(pruning)去掉BERT中不必要的部分，内容包括权重大小剪枝、注意力剪枝、网络层以及其他部分的剪枝等。

芝麻糊了517·2022-12-02 19:37

模型压缩实践系列之——bert-of-theseus，一个非常亲民的bert压缩方法

作者：邱震宇（华泰证券股份有限公司算法工程师）知乎专栏：我的ai之路本文是模型压缩实践系列的第二篇，方法参考自论文：BERT-of-Theseus:CompressingBERTbyProgressiveModuleReplacing

Congqing He·2022-12-02 19:36

BERT-of-Theseus：基于模块替换的模型压缩方法

摘要:模型压缩就是“简化大模型，得到推理速度更快的小模型”。

iFlyAI·2022-12-02 19:36

【NLP】模型压缩与蒸馏！BERT的忒修斯船

模型压缩模型在设计之初都是过参数化的，这是因为模型的参数量与复杂度代表着模型的容量与学习能力，但当

风度78·2022-12-02 19:06

模型蒸馏原理和bert模型蒸馏以及theseus压缩实战

文本分类效果展示2、roberta蒸馏到bilstm三、Roberta压缩——theseus理解和实战1、bert-of-theseus思想和方法2、利用bert-of-theseus实现的roberta压缩模型压缩有剪枝

colourmind·2022-12-02 19:36

BERT-of-Theseus

最近了解到一种称为"BERT-of-Theseus"的BERT模型压缩方法，源自论文《BERT-of-Theseus:CompressingBERTbyProgressiveModuleReplacing

数学家是我理想·2022-12-02 19:34

yolov5模型压缩心得

答案显然不是的，模型的运行时间和参数量不成正比，在这里，我对yolov5n模型进行对对比测试，发现结果如下模型模型压缩说明模型大小（onnx）运行时间（ncnn）yolov5nyolov5n原始模型7.1mbasemeantime

羊羊羊爱吃草·2022-12-02 16:22

YOLOv5导出onnx、TrensorRT部署（LINUX）

可能涉及到模型压缩剪枝。提示：以下是本篇文章正文内容，下面

最佳运动员·2022-12-02 07:31

[ 轻量级网络 ] 经典网络模型1——SqueezeNet 详解与复现

神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode[轻量级网络]经典网络模型1——SqueezeNet详解与复现SqueezeNetSqueezeNet详解SqueezeNet网络结构模型轻量化优势模型压缩方法

Horizon Max·2022-12-01 20:31

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