一文弄懂模型知识蒸馏、剪枝、压缩、量化

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了一文弄懂模型知识蒸馏、剪枝、压缩、量化。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

知识蒸馏

  1. 一个训练好的大型的老师网络,一个未训练的小的学生网络(可以是直接从大网络中裁掉一部分得到的小网络)

  1. 两个网络各选取几个关键的层(比如各5个,这些层两两之间是对应的),然后使用一种方法来衡量对应两层输出的相似度以计算损失,比如就将两个特征图的所有像素的均方差和作为该层的loss,这个loss就反映了学生网络的输出与老师网络输出的相似性,相似度越高说明小网络越能学到老师网络的精粹。同时也在输出层使用普通的loss。

  1. 具体过程就是同时对大小网络输入同一张图片,然后计算两个网络中间层输出的相似度损失,及小网络的输出损失,然后进行反向传播微调小网络。

核心思想:

利用训练好的大网络辅助训练小网络,这样小网络就可以朝着更加像大网络文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-445461.html

到了这里,关于一文弄懂模型知识蒸馏、剪枝、压缩、量化的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 量化、蒸馏、分解、剪枝

            量化、蒸馏、分解和剪枝都是用于深度学习模型压缩和优化的算法。          量化 是一种用于减少深度学习模型计算量和内存消耗的技术。在深度学习中,模型通常使用高精度的浮点数表示参数和激活值,但这种表示方式会占用大量的内存和计算资源。而量

    2024年02月05日
    浏览(40)
  • 第八章:AI大模型的部署与优化8.1 模型压缩与加速8.1.2 量化与剪枝

    作者:禅与计算机程序设计艺术 8.1.1 背景介绍 随着深度学习技术的不断发展,人工智能模型的规模越来越庞大。然而,这也带来了新的问题:大模型需要更多的计算资源和存储空间,同时在移动设备上运行效率较低。因此,模型压缩与加速成为了当前研究的热点。 8.1.2 核心

    2024年03月08日
    浏览(47)
  • yolov5剪枝与知识蒸馏【附代码】

    剪枝和知识蒸馏均属于模型轻量化设计,剪枝是将已有网络通过剪枝的手段得到轻量化网络,可分为 非结构化剪枝 和 结构化剪 ,该技术 可以免去人为设计轻量网络 ,而是通过计算各个权重或者通道的贡献度大小,剪去贡献度小的权重或通道,再 经过微调训练恢复精度 ,

    2024年02月05日
    浏览(73)
  • 详解4种模型压缩技术、模型蒸馏算法

    摘要: 本文主要为大家讲解关于深度学习中几种模型压缩技术、模型蒸馏算法:Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT。 本文分享自华为云社区《深度学习实践篇[17]:模型压缩技术、模型蒸馏算法:Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBER》,作者: 汀丶。 理论上来说,深度神经网络

    2024年02月09日
    浏览(29)
  • 一文搞懂【知识蒸馏】【Knowledge Distillation】算法原理

    知识蒸馏就是把一个大的教师模型的知识萃取出来,把他浓缩到一个小的学生模型,可以理解为一个大的教师神经网络把他的知识教给小的学生网络,这里有一个知识的迁移过程,从教师网络迁移到了学生网络身上,教师网络一般是比较臃肿,所以教师网络把知识教给学生网

    2024年02月04日
    浏览(40)
  • 【模型压缩】(二)—— 剪枝

    剪枝 (Pruning)的一些概念: 当提及神经网络的\\\"参数\\\"时,大多数情况指的是网络的学习型参数,也就是权重矩阵weights和偏置bias; 现代网络的参数量大概在百万至数十亿之间,因此实际上在一个网络中也并不是所有权值都是重要的,剪枝的作用就是削减那些不重要权重矩阵

    2024年01月17日
    浏览(38)
  • 神经网络随记-参数矩阵、剪枝、模型压缩、大小匹配、、

    在神经网络中,参数矩阵是模型学习的关键部分,它包含了神经网络的权重和偏置项。下面是神经网络中常见的参数矩阵: 权重矩阵(Weight Matrix):权重矩阵用于线性变换操作,将输入数据与神经元的连接权重相乘。对于全连接层或线性层,每个神经元都有一个权重矩阵。

    2024年02月16日
    浏览(36)
  • 人工智能大模型技术基础系列之:模型蒸馏与知识蒸馏

    作者:禅与计算机程序设计艺术 模型蒸馏(Model Distillation)是将一个复杂的大型机器学习模型压缩到更小且效率更高的模型上的一种技术。它可以让用户获得更高质量的模型,同时降低计算资源占用和部署成本。目前国内外多种公司在使用模型蒸馏技术,如阿里巴巴在内部业

    2024年02月05日
    浏览(60)
  • 基于YOLOv5n/s/m不同参数量级模型开发构建茶叶嫩芽检测识别模型,使用pruning剪枝技术来对模型进行轻量化处理,探索不同剪枝水平下模型性能影响

    今天有点时间就想着之前遗留的一个问题正好拿过来做一下看看,主要的目的就是想要对训练好的目标检测模型进行剪枝处理,这里就以茶叶嫩芽检测数据场景为例了,在我前面的博文中已经有过相关的实践介绍了,感兴趣的话可以自行移步阅读即可: 《融合CBAM注意力机制

    2024年02月12日
    浏览(36)
  • 基于YOLOv5n/s/m不同参数量级模型开发构建茶叶嫩芽检测识别模型,使用pruning剪枝技术来对模型进行轻量化处理,探索不同剪枝水平下模型性能影响【续】

    这里主要是前一篇博文的后续内容,简单回顾一下:本文选取了n/s/m三款不同量级的模型来依次构建训练模型,所有的参数保持同样的设置,之后探索在不同剪枝处理操作下的性能影响。 在上一篇博文中保持30的剪枝程度得到的效果还是比较理想的。这里进行的是分别进行6

    2024年02月12日
    浏览(38)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包