模型壓縮過程中,剪枝和量化如何進行組合?

時間 2021-12-19 11:51:53

1樓:FightingCV

在本文中,作者提出了一種用於構造高效卷積神經網路的多功能濾波器 ,並應用於各種視覺識別任務中。考慮到硬體上執行高效的深度學習模型的需求,研究者們已經開發了許多方法來學習緊湊的神經網路。這些工作大多數是以不同的方式來壓縮濾波器,例如,研究小的、稀疏的或量化的濾波器。

2樓:四九

training-aware的剪枝和量化可以同時進行,就我的實驗來看,在影象恢復任務中使用distiller(pytorch相關的網路壓縮包),設定合適的量化引數,影響並不大(比如權重和啟用量化到8bit),稀疏度的設定應該以網路模型的capacity為參考,實踐過程中,網路複雜度越高,在降低相同psnr的情況下,稀疏度可以設定更高一些

3樓:

某種程度上,這個是不可逆的,越簡單的碼字效能越差是個基本規律。除非你比較的是乙個優秀的短碼和乙個設計的不好的長碼,那麼本質是要求剪枝的結果會找到泛化效能更好的配置,這恐怕不是目前基於區域性搜尋的剪枝過程可以勝任的。

如何在pytorch訓練模型的過程中,對於某一層的權重最大最小值進行限制?

sakuraiii import torch from torch import nnclass Model nn Module def init self super Model self init self lin1 nn Linear 5 10,bias False self lin2 nn ...

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