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知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝…几种深度学习模型压缩方法

摘要:模型压缩算法旨在将一个大模型转化为一个精简的小模型。工业界的模型压缩方法有:知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、量化。 本文分享自华为云社区《深度学习模型压缩方法综述》,作者:嵌入式视觉 。 一,模型压缩技术概述 因为嵌入式设备的算力和内存有限,因此深度学习模型需要经过模型压缩后,方才能部署到嵌入式设备上。 在一定程度上,网络越深,参数越多,模型也会越复杂,但其最终效果也越好。而模型压缩算法是旨在将一个庞大而复杂的预训练模型转化为一个精简的小模型。本文介绍了卷积神经网络常见的几种压缩方法。 按照压缩过程对网络结构的破坏程度,《解析卷积神经网络》一书中将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分: 前端压缩,是指在不改变原网络结构的压缩技术,主要包括知识蒸馏、轻量级网络(紧凑的模型结构设计)以及滤波器(filter)层面的剪枝(结构化剪枝)等; 后端压缩,是指包括低秩近似、未加限制的剪枝(非结构化剪枝/稀疏)、参数量化以及二值网络等,目标在于尽可能减少模型大小,会对原始网络结构造成极大程度的改造。 总结:前端压缩几乎不改变原有网络结构(仅仅只是在原模型基础上减少了网络的层数或者滤...

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