首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳 实验准备 基础网络搭建 为了实现神经网络的deep compression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络.../base.ptb") 剪枝实验 剪枝是deep compression的第一步，含义是将部分较小（小于某个阈值)的权值置位为0，表示这个连接被剪掉，且在之后的微调过程中，这个连接的梯度也将被置位为0，...即不参加训练 准备相关工具 剪枝实验需要准备一些函数：剪枝函数，梯度剪枝函数和稀疏度评估函数 剪枝函数 剪枝函数输入模型和阈值，将所有绝对值小于阈值的权值置位为0 def puring(model,threshold...weight 0.5765625 fc2.bias 0.7 Total: 0.01398429139292775 由上发现，经过权值微调后，在保持原有的稀疏度的情况下将准确率提高到了90%以上 量化实验
模型越趋复杂，由最初的词袋模型（BOW）发展至建模短距离依赖关系的卷积神经网络（CNN），建模长距离依赖关系的循环神经网络（RNN），以及基于词与词之间匹配矩阵神经网络（MM-DNN）等等。...我们采用这种方法，在百度搜索的深度神经网络语义模型进行了 1/4 无损压缩，即保证线上模型表达能力不变、应用效果持平的前提下，线上所有模型的内存占用减少了 75%。...乘积量化压缩示意图 基于百度搜索的深度神经网络模型的实验，我们分析并取得了一些结论： 1. 量化向量维度为 1 时可实现 1/4 无损压缩； 2....在百度搜索的深度神经网络语义模型应用中，我们通过多层次乘积量化实现了 1/8 无损压缩，并且原始模型无需重训，使用方便。 多种子随机哈希压缩 到目前为止，多层次乘积量化能够实现 1/8 无损压缩。...这种方式不仅方便设置统一的压缩率，而且诸多实验表明具有更好的压缩效果。
为什么需要进行神经网络压缩，因为有些服务需要部署，设备内存和计算能力有限，需要进行模型压缩，在设备上运行的好处是低延迟，隐私性。 不考虑硬件问题，只考虑通过软件算法优化。...先训练大模型，再训练小模型达到相同性能，那为什么不直接训小模型呢？...原因是大模型更好训练，小模型难训练 大乐透假说 一个大的模型可以看作是很多个小模型的集合，只要里面有一个成功，大的模型也就成功了，跟买大乐透一样，买的彩票越多，越有可能中奖。...这篇文章打脸大乐透文章 将epoch设置多一点，小模型也能得到好的结果。 知识蒸馏 让学生的输出与老师的输出尽可能相近，哪怕老师的模型输出是错误的。...teacher不仅是一个模型，可以是多个模型的集成。模型集成在打比赛的时候用的多，但是实际中考虑性能问题不太行，因此可以使用知识蒸馏使得学生模型也能得到相近的性能。
但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。 为了解决这些问题，压缩模型以最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗。...三、目前方法 从数据，模型和硬件多维度的层面来分析，压缩和加速模型的方法 1、压缩已有的网络，包含：张量分解，模型剪枝，模型量化；（针对既有模型） 1.1、张量分解 定义：将网络权值当满秩矩阵，...优点：适合模型压缩 缺点：实现并不容易，涉及计算成本高昂的分解操作，且需要大量的重新训练来达到收敛。 对于二维矩阵运算，SVD是个好方法。...：提出从零开始训练低秩约束卷积神经网络模型的方法，不仅速度得到提升，而且在一些情况下模型性能也有所提高．作者提出一种低阶张量分解的新算法，用于消除卷积核中的冗余．该算法找 到 矩阵分解 的精神的全局优化器...1.3、网络量化 一般，神经网络模型的参数都是32bit长度的浮点数表示。很多时侯不需要这么高的精度，可以通过量化，用如用8bit来表示。通过牺牲精度来降低每个权值所需要的空间。
选自intel 作者：Neta Zmora 机器之心编译 参与：思源 近日，Intel 开源了一个用于神经网络压缩的开源 Python 软件包 Distiller，它可以减少深度神经网络的内存占用、加快推断速度及节省能耗...近日，Intel 人工智能实验室开源了 Neural Network Distiller，它是一个为神经网络压缩算法研究而设计的 Python 包。...而随着越来越多的应用由深度模型提供核心功能，不论我们将模型部署在云端还是移动端，低延迟的推断变得越来越重要。 减少计算资源和加快推断速度的一种方法是从一开始就设计一种紧凑型的神经网络架构。...例如 SqueezeNet 和 MobileNet 都旨在压缩参数数量与计算量的情况下尽可能保留较高的准确度，而 Intel 人工智能实验室也在设计这种紧凑型的模型，即提出了一种用于深层 DNN 的无监督结构学习方法...Distiller 还展示了一些示例应用，并使用量化和剪枝等方法压缩图像分类网络和语言模型。Distiller 还实现了一些神经网络压缩的前沿研究论文，它们也可以作为我们尝试新方法的模板。
因此神经网络压缩也是深度学习研究应用的重要一环。...我们在把大模型训练完之后，看看哪些边的权重比较小，把这些边去掉，然后在保留的边上重新训练模型； 模型压缩的另外一种做法就是通过权值共享。...深度神经网络模型的参数都是用的浮点型的数表达，32bit长度的浮点型数。...所谓二制神经网络，就是所有的权值不用浮点数表达了，就是一个二进制的数，要么是+1要么是-1，用二进制的方式来表达，这样原来一个32 bit权值现在只需要一个bit来表达，从而大大降低这个模型的尺寸。...在研究深度模型压缩这一块，比较著名就是squeezenet，最关键的是其效果相当不错。它是对谷歌AlexNET进行压缩的经典压缩模型。
导读： 本文全面概述了深度神经网络的压缩方法，主要可分为参数修剪与共享、低秩分解、迁移/压缩卷积滤波器和知识精炼，本论文对每一类方法的性能、相关应用、优势和缺陷等进行独到的分析。...在本论文中，我们回顾了在压缩和加速深度神经网络方面的工作，它们广泛受到了深度学习社区的关注，并且近年来已经实现了很大的进展。...另外，使用迁移/压缩滤波器的方法只适用于全卷积神经网络。低秩分解和迁移/压缩滤波器的方法提供了一种端到端的流程，并且它们很容易直接在 CPU/GPU 环境中实现。...然而，目前的深层卷积神经网络模型非常耗费计算资源和内存，面临着在终端部署和低延迟需求场景下难以应用的问题。...因此，一种很自然的解决方案就是在保证分类准确率不显著下降的前提下对深层卷积神经网络进行压缩和加速。近年来，该领域实现了极大的发展。我们将在本论文中介绍近期压缩和加速 CNN 模型的先进技术。
本次演讲的主要内容是深度卷积神经网络压缩。...在演讲中，韩松从三个方面讲解了模型压缩：神经网络的内存带宽、工程师的人力资本、分布式网络训练消耗的带宽。...在第一个方面，韩松首先介绍了模型压缩中的模型剪枝，他将神经网络中绝对值趋近于零的神经元去除，从而将密集的神经网络模型剪枝为稀疏的神经网络模型。...对于第二个方面，模型压缩技术需要为神经网络的各层设计压缩策略（如各层的压缩率），因此手工设计耗时耗力。...除了对模型进行压缩，韩松的团队还使用强化学习直接根据目标任务和硬件学习高效紧凑的神经网络结构。 对于第三个方面，韩松的团队使用深度梯度压缩技术加速分布式网络训练。
正文部分系《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》基础理论篇部分，本次将介绍卷积神经网络压缩的具体途径 附下载文档地址: http://lamda.nju.edu.cn/weixs/book/CNN_book.pdf...学习卷积神经网络压缩的必要性 1虽然云计算可以将一部分计算需求转移到云端，但对于一些高实时性计算场景而言，云计算的带宽、延迟和全时可用性均面临着严峻的挑战，从而无法替代本地计算。...2另一方面，许多研究表明，深度神经网络面临着严峻的过参数化, 模型内部参数存在着巨大的冗余。 ?...正是这种极端的设定，使得二值网络能够获得极大的压缩效益。 首先，在普通的神经网络中，一个参数是由单精度浮点数来表示的，参数的二值化能将存储开销降低为原来的1/32。...而这一优点是其余压缩方法所不能比拟的。深度神经网络的一大垢病就在于其巨大的计算代价，如果能够获得高准确度的二值网络，那么便可摆脱对GPU等高性能计算设备的依赖。
Introduction 预训练后的深度神经网络模型往往存在着严重的 过参数化 问题，其中只有约5%的参数子集是真正有用的。为此，对模型进行 时间 和 空间 上的压缩，便谓之曰“模型压缩” 。...模型压缩技术包括 前端压缩 和 后端压缩 这两部分。...对比 前端压缩 后端压缩 实现难度 较简单 较难 可逆否 可逆 不可逆 成熟运用 剪枝 低秩近似、参数量化 待发展运用 知识蒸馏 二值网络 前端压缩 不会改变原始网络结构的压缩技术。 1....后端压缩 会大程度上改变原始网络结构的压缩技术，且不可逆。 1. 低秩近似 使用结构化矩阵来进行低秩分解。 优点： 该方法在中小型网络模型上效果不错。 缺点： 在大型网络模型上玩不转。 2....---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册 [2] 深度压缩之蒸馏模型
英特尔的研究者提出新型深度神经网络压缩技术 DeepThin，适合移动端设备，性能优于其他压缩技术。...深度压缩（或深度神经网络权重矩阵压缩）技术为此类场景扩展了应用资源。现有的压缩方法无法高效压缩模型，压缩 1-2% 都比较困难。...在我们基于 MKL [11] 的自定义 C++ TensorFlow 操作帮助下，实验证明其推断性能加速比未压缩的模型提高 2 倍到 14 倍。 3....DeepThin 压缩模型 标准的深度神经网络包含一系列有序连接的层级（layer），输入数据依次通过各层直到获得想要的输出。每个层计算先前层输出与当前层权重矩阵之间的矩阵乘积。...对有时间依赖性的数据，可使用循环神经网络。尽管有很多不同类型的 RNN，但它们都涉及一种包含若干（通常 3 或 4）类似于上述计算步骤的模型。
一、实验介绍 本实验实现了基于 LSTM 的语言模型训练及测试 基于门控的循环神经网络（Gated RNN） 门控循环单元（GRU） 门控循环单元（GRU）具有比传统循环神经网络更少的门控单元...LSTM示意图 二、实验环境 本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下： 1....RNN与梯度裁剪 【深度学习实验】循环神经网络（一）：循环神经网络（RNN）模型的实现与梯度裁剪_QomolangmaH的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/m0_63834988...自定义LSTM模型RNNModel 【深度学习实验】循环神经网络（三）：门控制——自定义循环神经网络LSTM（长短期记忆网络）模型-CSDN博客 https://blog.csdn.net/m0_63834988...（如nn.LSTM或自定义模型），遍历state中的每个元素，将其梯度信息清零 将输入数据X和标签Y转移到指定的计算设备上 使用神经网络模型net和当前的隐藏状态state进行前向传播，得到预测值y_hat
一、实验介绍 本实验介绍了一个简单的循环神经网络（RNN）模型，并探讨了梯度裁剪在模型训练中的应用。...在前馈神经网络中，信息的传递是单向的，这种限制虽然使得网络变得更容易学习，但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力．在生物神经网络中，神经元之间的连接关系要复杂得多．前馈神经网络可以看作一个复杂的函数，...在循环神经网络中，神经元不但可以接受其他神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构．和前馈神经网络相比，循环神经网络更加符合生物神经网络的结构．循环神经网络已经被广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上...二、实验环境 本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下： 1....数据处理 与之前的模型有所不同，循环神经网络引入了隐藏状态和时间步两个新概念。当前时间步的隐藏状态由当前时间的输入与上一个时间步的隐藏状态一起计算出。
编译前你要知道的事 软件包（Bundle）可以独立执行，是已经编译好的神经网络模型。下面以Makefile为例，向大家演示如何一步步把卷积神经网络编译成极小的可执行文件。举个栗子： ?...以上的指令按network_model_directory_name把神经网络模型编译好，然后生成一份软件包，其中包含两个文件，在output_directory_name目录里。...第一份文件以network_model_name.o命名，包含编译好的网络模型代码。这是个常规的目标文件，可导向项目的其他文件。...第二份文件是以network_model_name.weights命名，包含运行这份编译模型所需的权重。...最后，想一步步跟着压缩神经网络模型的胖友们，请前往： https://github.com/pytorch/glow/blob/master/docs/AOT.md 想进一步了解Glow架构设计思想的话
，为了能够在移动端部署模型，我们经常要用到神经网络压缩的方法。...神经网络的压缩方法 我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。...神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 ...按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。...二值化神经网络以其高的模型压缩率和在前传中计算速度上的优势，近几年格外受到重视和发展，成为神经网络模型研究中的非常热门的一个研究方向。
Iodine，直译过来就是碘。碘元素在元素周期表中序号为53，正好是DNS使用的端口号。 该工具用于建立DNS隧道，其分为服务端和客户端两部分（也常称为主控端...
选自arXiv 作者：Yu Cheng等 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪、刘晓坤 本文全面概述了深度神经网络的压缩方法，主要可分为参数修剪与共享、低秩分解、迁移/压缩卷积滤波器和知识精炼，本论文对每一类方法的性能...在本论文中，我们回顾了在压缩和加速深度神经网络方面的工作，它们广泛受到了深度学习社区的关注，并且近年来已经实现了很大的进展。...另外，使用迁移/压缩滤波器的方法只适用于全卷积神经网络。低秩分解和迁移/压缩滤波器的方法提供了一种端到端的流程，并且它们很容易直接在 CPU/GPU 环境中实现。...然而，目前的深层卷积神经网络模型非常耗费计算资源和内存，面临着在终端部署和低延迟需求场景下难以应用的问题。...因此，一种很自然的解决方案就是在保证分类准确率不显著下降的前提下对深层卷积神经网络进行压缩和加速。近年来，该领域实现了极大的发展。我们将在本论文中介绍近期压缩和加速 CNN 模型的先进技术。
一、实验介绍 本实验实现了一个简单的循环神经网络（RNN）模型，并使用该模型进行序列数据的预测，本文将详细介绍代码各个部分的实现，包括模型的定义、训练过程以及预测结果的可视化。...在前馈神经网络中，信息的传递是单向的，这种限制虽然使得网络变得更容易学习，但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力．在生物神经网络中，神经元之间的连接关系要复杂得多．前馈神经网络可以看作一个复杂的函数，...循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络．...在循环神经网络中，神经元不但可以接受其他神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构．和前馈神经网络相比，循环神经网络更加符合生物神经网络的结构．循环神经网络已经被广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上...二、实验环境 本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下： 1.
本次，腾讯多媒体实验室共有5篇论文入选，内容含视频压缩、视频数据集、神经网络压缩图像/视频压缩、高维媒体压缩等多个领域。...在我们之前的工作中，提出了几种基于神经网络的环路滤波器来提高 VVC 以外的压缩性能。但是，没有考虑帧间引用机制的影响，导致训练过程和最终测试过程不一致。...与VVC相比，实验表明，22个模型的过滤器平均节省了14.00%的YUV BD-rate，而单个模型的过滤器平均节省了11.21%的YUV BD-rate。...它将压缩性能提高到灵活的失真度量，并使用单个模型实例实现比特率控制。关键思想是将要压缩的图像替换为以所需方式优于原始图像的替代图像。...我们展示了SNIC 在与各种神经压缩模型和目标指标相结合时在提高压缩质量和执行通过率失真曲线测量的比特率控制方面的有效性。
节选自《白话人工智能与大数据》 在NIN的思路和减小卷积核尺寸的思路驱使下，就有人开始研究新的网络模型，并把它们成功应用于移动设备中了，MobileNet和SqueezeNet就是其中的典型代表。...上面这个图表表示了一个SqueezeNet网络中，在Pruning后的模型尺寸对比。...这7模型分别是原生的AlexNet（作为Baseline）、SVD分解过的AlexNet、做过剪枝的AlexNet、做过Deep Compression的AlexNet（就是咱们在量化那一节讲过的多种方法结合的手段...后面看到的就是压缩比例和准确率的描述了。最下面的这个DeepCompression SqueezeNet比起AlexNet，压缩率达到了1:510，可以说非常高了，仅有0.47MB大小。...毫无疑问，这样小的模型无论是在移动设备上长期使用，还是放到服务器上去执行高频任务都是有着非常好的效果的。它为深度学习在更多领域的应用和更广泛的物理空间去使用提供了可能，也带来了更多的启示与鼓励。
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