知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝…几种深度学习模型压缩方法
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内容提要
模型压缩算法旨在将大模型转化为小模型，以便部署到嵌入式设备上。常用的方法有知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、量化等，其中量化方法可以提升推理速度，剪枝方法可以减少模型大小，不容易丢失分类精度。
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关键要点
- 模型压缩算法旨在将大模型转化为小模型，以便部署到嵌入式设备上。
- 常用的模型压缩方法包括知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝和量化。
- 模型压缩技术分为前端压缩和后端压缩，前端压缩不改变原网络结构，后端压缩则会对网络结构造成较大改变。
- 知识蒸馏是将复杂教师模型的知识迁移到简单学生模型中，以提高小模型的性能。
- 轻量化模型架构旨在在保持精度的前提下，减少模型的体积和速度。
- 模型剪枝通过删除不重要的权重来降低计算资源消耗，提高实时性。
- 模型量化是将浮点算法转换为定点算法，以减少模型的内存占用和提高推理速度。
- 量化方法包括数据无关量化、基于校准集的量化和训练时微调量化。
- 压缩方法总结指出，非结构化剪枝能有效压缩模型大小且不易丢失分类精度。
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