这些方法可以大概分为要么是压缩预训练网络，要么直接训练小型网络。 本文提出一类神经网络结构允许特定模型开发人员对于其应用上可以选择一个小型网络能匹配已有限制性的资源（延迟、尺寸）。...另一种不同的途径就是收缩、分解、压缩预训练网络。...宽度乘法器可以应用在任何模型结构来定义一个更瘦的模型，并且权衡合理的精度、延迟的大小。宽度乘法器常用来薄化一个新的需要从头开始训练的网络结构。...4.2 模型压缩超参数 表6展示了利用宽度乘法器αα对MobileNet网络结构进行薄化后准确率，计算量和尺寸之间的权衡关系。准确率直到宽度乘法器αα下降到0.25才显示下降很多。...4.3 细粒度识别 斯坦福狗数据集.我们使用网上的噪声数据集先预训练一个细粒度识别狗的模型，然后在斯坦福狗数据集上进行精调。结果显示在表10中。
2、先前的工作在最近的文献中，人们对构建小型而高效的神经网络的兴趣越来越大。许多不同的方法可以大致分为压缩预训练网络和直接训练小型网络。...图3对比了一层与正则卷积、batchnorm和ReLU的卷积后的深度卷积、1×1点卷积的分解层和每一层卷积后的batchnorm和ReLU的非线性关系。...几乎所有的附加参数都在全连接层中。MobileNet模型在TensorFlow[1]中使用RMSprop[33]进行训练，其异步梯度下降类似于Inception V3[31]。...4.2、模型收缩参数表6显示了精度,计算和尺寸缩小MobileNet架构的权衡宽度乘数α。精度下降平稳,直到架构是由25α=太小。...表7显示了通过训练具有降低输入分辨率的MobileNets，不同分辨率乘子的准确性、计算和大小权衡。精度随着分辨率的提高而平稳下降。
在这个项目中，我使用了带有Keras 2.0.7的预训练版MobileNet，并TensorFlow 1.0.3上运行。...搞清楚每层下降多少过滤器准确率没有明显下降。 使用样本数据集 MobileNet在ILSVRC竞赛数据集上训练，也称为ImageNet。这是一个庞大的数据集，包含超过120万个训练图像。...经过10次训练后，精度达到了63.6％，在新的训练样本上再训练十次，准确率达到了65.0％（top1）和86.1％（top5）。 这个得分不错，可以继续修剪其它层了。...然而在这里，删除128个过滤器导致精度下降太多，再训练不能达到60％以上。“删除96个过滤器的效果会好点，但再训练后的得分也只有61.5％。...经过1个训练周期，精度回升至66.4（top1），0.87（top5）。我没有使用数据增强，只用原始的训练图像。在训练第二次后，为67.2（top1），87.7（top5）。
2.4 速度考量 可以看出，Deep Compression的主要设计是针对网络存储尺寸的压缩，但在前向时，如果将存储模型读入展开后，并没有带来更大的速度提升。...，在实现32x存储压缩的同时带了58x的速度提升； 提出了一个新型二值化权值的算法； 第一个在大规模数据集如ImageNet上提交二值化网络结果的工作； 无需预训练，可实现training from scratch...训练算法如图5所示，值得注意的是，只有在前向计算和后向传播时使用二值化后的权值，在更新参数时依然使用原始参数，这是因为如果使用二值化后的参数会导致很小的梯度下降，从而使得训练无法收敛。...5.2 模型架构 图9 普通卷积单元与MobileNet 卷积单元对比[9] MobileNet的卷积单元如上图所示，每个卷积操作后都接着一个BN操作和ReLU操作。...5.3 实验结果 表7 MobileNet与主流大模型在ImageNet上精度对比[9] 上表显示，MobileNet在保证精度不变的同时，能够有效地减少计算操作次数和参数量，使得在移动端实时前向计算成为可能
关于预训练模型： 克隆 github 项目后，可下载并使用作者发布的预训练模型。...在 agent 向所有层提供 action{a_k} 之后，测量量化模型将使用的资源量。...对于像 MobileNet 这样的紧凑型模型，在较为激进的量化策略下，Deep Compression 会显著降低性能，而使用 HAQ 框架可以更好地保持准确性。...例如，当 Deep Compression 将 MobileNet-V1 的权重量化为 2 位时，准确度从 70.90 显著下降到 37.62; 而 HAQ 框架在相同的模型尺寸下仍可达到 57.14...图 4 展示了 MobileNet-V2 在 BISMO 架构上给定延迟约束后的量化策略。
在本文工作中，我们在PVT(后称PVTv1)的基础上引入了如下三个改进得到了PVTv2: 采用卷积提取局部连续特征； 带zero-padding的位置编码； 带均值池化的线性复杂度的注意力层。...更进一步，基于ImageNet-1K预训练，相比近期的工作(包含Swin Transformer)所提PVTv2取得了更佳的性能。...为了与Swin更公平的对比，我们确保所有配置相同(包含预训练与微调)并在四种不同的检测器框架下进行了对比，结果见上表。...推荐阅读 “重参数宇宙”再添新成员：RepMLP，清华大学&旷视科技提出将重参数卷积嵌入到全连接层 新坑！...low-level多个任务榜首被占领，北大华为等联合提出预训练模型IPT
从效果上看，结构化稀疏在较低稀疏度时，还能使模型获得一定的加速能力，但是在高稀疏度时往往会引入较大的精度损失；非结构化稀疏更能在高稀疏度时，可以达到几倍的推理加速，同时精度损失不大。...算法介绍 绝大多数模型压缩策略都是应用在一个训练好的模型上，通过 Fine-tune，最终在精度损失很小的情况下，达到压缩目的。非结构化稀疏需要在剪裁后的模型上，进行全量数据集的稀疏化训练过程。...由于我们已经导入了充分收敛的预训练权重，所以也就无需稳定阶段了。实验测试下来，也是发现它的有无对稀疏模型精度的影响很小，所以不着重分析了。...蒸馏对于 FP32 和 INT8 稀疏化模型的性能提升 蒸馏是一种非常有效的提升小模型精度并且加快收敛速度的方式，它具体是借助一个较大的预训练网络（Teacher network）来约束小网络（Student...的稀疏化 MobileNet 模型，较稠密 FP32 模型加速 50%~70%。
方法 在大多数训练后量化设置中，会提供一个模型和一个小的未标记校准集。为了避免过度拟合校准集，大多数研究仅将其用于提取网络的内部统计信息，然后将其用于设置量化参数。...因此，在实际使用情况下，用户希望通过将多个层设置为更高的精度来在精度和性能（例如，功率和速度）之间取得平衡。在本节中，本文的高层目标是优化总体网络性能，同时保持预定的精度下降或模型压缩约束。...但是，量化后比特宽度的减少会导致模型的内部统计数据与全精度模型的统计数据进一步偏离。为了补偿这种偏差，应该更新 BN 统计信息。...接下来，将提供有关每个阶段的更多详细信息。 重构BN层 假定原始的（预融合）BN参数 是已知的。...对于具有挑战性的MobileNet-V2，本文设法将25％的层切换到4bit（权重和激活），同时保持不到2％的下降；此外，当几乎整个模型为4位时，第一次实现了合理的top-1精度，达到65％。 ?
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 近日，TensorFlow模型优化工具包又添一员大将，训练后的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。 ?...降低浮点数精度，当然会带来精确度的损失，但是不必担心，这样的损失小到可以忽略不计。...在ILSVRC 2012图像分类任务上分别测试标准的MobileNet float32模型和float16模型变体，可以看到，无论是MobileNet v1还是MobileNet v2，无论是top1还是...再试试对象检测任务，fp16变体比之标准模型，几乎没有精度损失。 ? 而无论是MobileNet v1还是MobileNet SSD，fp16变体的体积都比标准模型的大小降低了约一半。 ?...小体积，高精度，有什么理由不试试半精度浮点量化工具呢？ 便捷使用 想要把你训练过的32位模型转成16位，操作并不复杂。只需设置两行关键代码。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 来源：公众号 量子位 授权转载 近日，TensorFlow模型优化工具包又添一员大将，训练后的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。...降低浮点数精度，当然会带来精确度的损失，但是不必担心，这样的损失小到可以忽略不计。...在ILSVRC 2012图像分类任务上分别测试标准的MobileNet float32模型和float16模型变体，可以看到，无论是MobileNet v1还是MobileNet v2，无论是top1还是...再试试对象检测任务，fp16变体比之标准模型，几乎没有精度损失。 ? 而无论是MobileNet v1还是MobileNet SSD，fp16变体的体积都比标准模型的大小降低了约一半。 ?...小体积，高精度，有什么理由不试试半精度浮点量化工具呢？ 便捷使用 想要把你训练过的32位模型转成16位，操作并不复杂。只需设置两行关键代码。
在 Something-Something V1 和 V2 上分别取得 60.9% 和 71.2% 的 top-1 精度，为同期模型的 SOTA； 密集预测：仅用 ImageNet-1K 预训练，COCO...框架 图像分类 模型细节 研究者设计了三种不同规模的模型，每个模型包含 4 层，前两层使用 local MHRA，后两层使用 global MHRA。...然而直接应用纯 window 化操作，不可避免地会带来性能下降，为此研究者将 window 和 global 操作结合。...，但需要注意测试时 hybrid block 中 window size 需要与训练时 global block 的感受野一致（如 32x32），感受野不一致会导致急剧性能下降。...但相比卷积以及线性层而言，自注意力的性价比仍是最高的，同等计算量尤其是小模型下，自注意力带来的性能提升明显，并且对大数据集预训练的迁移效果更好。
SqueezeNet模型 SqueezeNet模型可以达到跟AlexNet相同的图像分类精度，但是文件大小却可以下降50倍以上，SqueezeNet模型有如下三个架构策略： 替换3x3的卷积为1x1的卷积...，这个替换步骤可以节省9倍的浮点数参数 对3x3的输入层卷积，通过fire module修改输入层的通道数目，减少3x3卷积的参数 延时下采样，获取更多的激活特征map，从而提高图像分类精度 其中第二个策略...MobileNet模型 MobileNet网络模型是谷歌提出了适用于移动端应用的深度学习模型，MobileNet采用跟SqueezeNet不一样的机制来降低网络的参数总数，这种技术被称为深度可分离卷积(...MobileNet正式通过这个方法达到减少权重参数，压缩模型体积大小的目标，实现了快速实时的网络模型。 ?...预训练的基于SqueezeNet的对象检测模型下载 https://github.com/kvmanohar22/opencv_extra/tree/a0b59f565efd21882dbbf6e84f7183df88cd4e66
参数排序可以按照神经元权重的 L1/L2 均值（即平均激活）进行，或者按照非零神经元在某个验证集上的比例进行。剪枝完成后，模型准确率会下降，因此需要进一步执行模型训练来恢复准确率。...此类技术在小型数据集（如 MNIST 或 CIFAR10）上可能有较高的准确率，但在复杂数据集（如 ImageNet）上准确率会严重下降。...我们可以看到，从头训练得到的 DeepShift 模型的准确率下降程度超过 13%，不过仅转换预训练权重得到的 DeepShift 版本准确率下降程度较小，而基于转换权重进行后续训练则使验证准确率有所提升...我们注意到从头训练得到的 DeepShift 版本出现了严重的准确率下降，而基于转换预训练权重训练得到的 DeepShift 模型准确率下降幅度较小（不到 2%）。...这或许可以解释为，模型复杂度的提升补偿了运算被转换为 ConvShift 或 LinearShift 导致的精度下降。 ?
如今，这个结构重参数化系列研究又添“新成员”： 他们提出一个基于多层感知器式的RepMLP模型，将卷积融合进全连接层 （FC）进行图像识别。 ?...整个流程分为3步： 1、训练时，既有全连接层又有卷积，把两者的输出相加； 2、训练完成后，先把BN的参数“吸”到卷积核或全连接层中去，然后把每一个卷积转换成全连接层，把所有全连接层加到一起，等效去掉卷积...3、保存并部署转换后的模型。 详细过程如下： ?...精度下降1.5%，说明了全局建模的重要性； D替换FC3为卷积，尽管其感受野更大，但仍造成精度下降3.5....将ImageNet 预训练模型迁移到人脸识别和语义分割上，也都有性能提升，分别提升2.9%的准确率和2.3%的mIoU。 ?
，同时不需要通过随机梯度下降过程进行优化，并在非对称重构中考虑前一网络层的累计重构误差，在不需要随机梯度下降（SGD）的情况下，开发了一种有效的非线性优化问题求解方法 [2015,Jaderberg,BMVC...1、细粒度剪枝：保留模型精度，但依赖硬件设备 2、粗粒度剪枝：模型速度和大小都有效提升，但精度会大幅下降。 1.2.3.2 怎么剪？...结合贪婪剪枝和基于反向传播的微调来确保剪枝后的网络的泛化性。提出了一种基于泰勒展开来近似计算去除部分参数后网络的损失函数的变化。...（如卷积层和全连接层）和非权重层（如Pooling层、ReLU层等），非权重层的理论计算量较小，但由于内存数据访问速度等原因，其计算耗时较多，提出将非权重层与权重层进行合并的方法，去除独立的非权重层后，...网络精馏：在同一个域上迁移学习的一种特例 采用预训练好的复杂模型的输出作为监督信号去训练另外一个简单的网络。
现在，将模型与修改后的训练和验证集进行拟合时，将看到更现实的结果。实现了1.76的损失和38.5％的准确性。...可以重用针对标准计算机视觉基准数据集开发的预训练模型的模型权重，例如ImageNet图像识别挑战。通常将替换具有softmax激活的最后一层以适合数据集中的类数。...在进行迁移学习时，第一个问题是是否应该只训练添加到现有架构中的额外层，还是应该训练所有层。从使用ImageNet权重开始，并且仅训练新层，因为要训练的参数数量会更少，而模型会训练得更快。...验证设置的准确性在25个时期后稳定在70％。但是，通过训练所有层，能够获得80％的精度。因此，决定继续训练所有层次。 图：最终层和所有训练层的模型精度比较 使用哪个优化程序？...图：使用（i）亚当（ii）SGD跨时期的精度 使用哪种架构？ 使用ImageNet数据集上的训练权重（即预先训练的权重）尝试了多种迁移学习模型。 VGG16 VGG16模型具有16层。
这表明，较深的模型所产生的训练误差不应比较浅的模型的误差更高。作者假设让堆叠的层拟合一个残差映射（residual mapping）要比让它们直接拟合所需的底层映射更容易。...虽然网络不断向更深层发展，但有时候为了少量的精度增加需要将网络层数翻倍，这样减少了特征的重用，也降低训练速度。...另外一个启发是大部分的计算会产生于早期的卷积层，所以 MobileNet 较早的采用 stride 2 而大大减少了计算量。...，在大幅降低模型计算复杂度的同时仍然保持了较高的识别精度，并在多个性能指标上均显著超过了同类方法。...然而这样做也带来了明显的问题：在多层逐点卷积堆叠时，模型的信息流被分割在各个组内，组与组之间没有信息交换。这将可能影响到模型的表示能力和识别精度。 ?
现有的轻量级目标检测器直接使用轻量级神经网络架构，如MobileNet或在大尺度分类数据集上预先训练，导致网络结构灵活性差，不适用于某些特定场景。...由Iandola等人介绍的SqueezeNet，它由两个部分组成，一个压缩层（压缩)和一个膨胀层（膨胀），通过减少压缩层中的通道数，减少了整个模型所需的计算量。...预训练通常在一般图像分类任务的数据集上进行，因此很难将它们移植到特定的应用场景中，如医学图像检测。同时，这些预训练的网络模型具有大量的参数和固定的结构，使得难以优化。...与SSD7不同的是，所提出的SSD7-FFAM采用了两个新的模块：特征融合模块和基于SSD7的注意模块，以弥补由于卷积层的下降所导致的检测精度的降低。...然后，在7×7卷积层后得到权重系数MS，激活函数为sigmoid。
本文首发于龙鹏的知乎专栏《深度学习模型训练经验与代码剖析》https://zhuanlan.zhihu.com/p/34455109 00引言 现在很多的图像算法都是离线计算的，而学术界刷榜单那些模型，...实际的任务中，大家可以看conv1占据的时间来调整，不过大部分情况下只需要选择好输入尺度大小做训练，然后套用上面的参数即可，毕竟这一层占据的时间和参数，都不算多，32已经足够好足够优异，不太需要去调整的...时间代价和网络大小又有了明显下降，不过精度也有下降。 2.2.3 粗暴地减少网络深度 网络层数决定网络的深度，在一定的范围内，深度越深，网络的性能就越优异。...从结果来看，精度下降尚且不算很明显，不过时间的优化很有限，模型大小压缩也有限。 下面在集中看一下同时粗暴地减少网络深度和宽度的结果，称其为mobilenet_v2.1.3 ?...Linear Units》，它指出网络的参数有互补的现象，如果将减半后的通道补上它的反，会基本上相当于原有的模型，虽然原文针对的是网络浅层有这样的现象，不过深层我们不妨一试，将其用于参数量和计算代价都比较大的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
