模型压缩真的有必要？？

weixin_28745727 2021-12-09 15:54:07

模型压缩真的有必要？？

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weixin_38498942 2021-12-09

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如果你有无穷的计算资源，模型压缩将不再是问题。尤其对于，嵌入式设备来说，资源是稀缺而宝贵的，所以如果你要在嵌入式设备上部署已经训练好的模型，模型压缩真的有必要。

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。在实际应用中，其应用瓶颈在于训练原始的大型神经网络为什么要进行模型压缩？神经网络往往是过参数化的，存在很多参数冗余，不利于移动端部署大算力的计算平台往往非常贵，模型压缩可以直接节省硬件成本适当参数化的模型（Appropriat...

1.背景介绍模型压缩是一种在保持模型性能的同时降低模型大小的技术，主要应用于深度学习和人工智能领域。随着数据量的增加和计算设备的限制，模型压缩成为了一种必要的技术手段。模型压缩的主要方法包括权重裁剪、量化、知识蒸馏等。本文将详细介绍模型压缩的基本原理、核心概念、算法原理、具体操作步骤、代码实例以及未来发展趋势与挑战。 2. 核心概念与联系 2.1 模型压缩的目标模型压缩的主要目标是在保...

本文详细介绍了模型压缩的概念以及剪枝、量化、知识蒸馏三种常见模型压缩方法的实现。

一、什么是模型压缩？模型压缩的目标是保证模型预测效果的前提下，尽可能地降低模型的大小二、为什么要进行模型压缩？ 1. 模型压缩后，模型很小，进行推断的运算量小，利于在移动端部署。 2. 诸如Bert等深度学习的参数太多了，模型太大了，消耗的计算资源过多，进一步加大了深度学习爱好者们的“贫富差距”，不够和谐。以Bert-large为例，训练一次需要64G显存的google TPU，按照每小时6...

文章目录第十七章模型压缩及移动端部署17.1 模型压缩理解17.2 为什么需要模型压缩和加速？17.3 模型压缩的必要性及可行性17.4 目前有哪些深度学习模型压缩方法？17.4.1 前端压缩和后端压缩对比17.4.2 网络剪枝17.4.3 典型剪枝方法对比17.4.4 网络蒸馏17.4.5 前端压缩17.4.6 后端压缩17.4.6 低秩分解17.4.7 总体压缩效果评价指标有哪些？17.4.8 几种轻量化网络结构对比17.4.9 网络压缩未来研究方向有哪些？17.5 目前有哪些深度学习模型优化加速方法

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