模型量化压缩算法.pptx

模型量化压缩算法

量化基本原理：降低精度，减少表达数据所需位的数目。

修剪原理：去除网络中的冗余参数，提高计算效率和压缩比。

稀疏性原理：将网络中的权重和激活值置为零，减少表达数据所需位的数目。

结构化剪枝：采用特定的剪枝策略，如大小修剪、卷积核修剪等，去除网络中的不重要部分。

量化感知训练：在训练过程中，通过量化感知损失函数，引导网络学习量化友好特征。

张量分解：将网络中的张量分解为多个低秩张量，降低计算复杂度和内存消耗。

图压缩：使用图压缩算法，将网络表示为更紧凑的图结构，减少模型大小。

模型蒸馏：利用知识蒸馏技术，将大型网络的知识转移到小型网络中，实现模型的压缩。ContentsPage目录页

量化基本原理：降低精度，减少表达数据所需位的数目。模型量化压缩算法

量化基本原理：降低精度，减少表达数据所需位的数目。量化基本概念1.量化是指将高精度的数据表示转换为低精度的数据表示。2.量化可以降低数据表示所需的位数，从而减少存储空间和计算量。3.量化还可以减少模型参数的数量，从而减少模型大小和提高模型的推理速度。量化方法1.线性量化是最常用的量化方法，它将数据值均匀地映射到一个较小的值域。2.非线性量化可以更好地保留数据分布的特征，但计算量也更大。3.自适应量化可以根据输入数据的分布动态地调整量化参数，从而提高量化精度。

量化基本原理：降低精度，减少表达数据所需位的数目。量化评估1.量化评估的指标包括准确率、召回率、F1值等。2.量化评估还可以使用其他指标，如模型大小、推理速度等。3.量化评估的结果可以指导量化算法的选择和参数设置。量化应用1.量化在移动端和嵌入式设备上非常重要，因为这些设备的存储空间和计算资源有限。2.量化也可以用于云端计算，以降低存储成本和提高计算速度。3.量化在自动驾驶、医疗诊断等领域也有广泛的应用。

量化基本原理：降低精度，减少表达数据所需位的数目。量化研究热点1.研究热点之一是低精度量化，即使用更少的位数来表示数据。2.研究热点之二是动态量化，即根据输入数据的分布动态地调整量化参数。3.研究热点之三是自适应量化，即根据任务和模型自动选择量化算法和参数。量化发展趋势1.量化算法将继续朝着更准确、更有效的方向发展。2.量化技术将与其他技术相结合，如剪枝、蒸馏等，以进一步提高模型的压缩率和性能。3.量化技术将在更多领域得到应用，如自动驾驶、医疗诊断、金融等。

修剪原理：去除网络中的冗余参数，提高计算效率和压缩比。模型量化压缩算法

修剪原理：去除网络中的冗余参数，提高计算效率和压缩比。修剪原则1.修剪规则的选择：权值剪枝稀疏规则的选择对压缩效果和模型性能都有很大影响。目前常用的权值剪枝稀疏规则包括：L1范数稀疏、L2范数稀疏、最大值稀疏和随机稀疏等。2.修剪强度：修剪强度是指被修剪节点的百分比。修剪强度越高，压缩率越高，但模型性能可能下降。因此，在选择修剪强度时需要权衡压缩率和模型性能。3.修剪策略：修剪策略是指修剪过程中的具体步骤和方法。常用的修剪策略包括：一次性修剪和迭代修剪等。一次性修剪是指一次性从网络中去除所有冗余参数，而迭代修剪是指根据网络的结构和参数分布，分阶段地去除冗余参数。

修剪原理：去除网络中的冗余参数，提高计算效率和压缩比。修剪方法1.权值修剪：权重修剪是压缩模型最常用的方法。权重修剪是指将网络中的部分权重值设置为0，从而减少网络的参数数量。权重修剪可以分为结构化修剪和非结构化修剪。结构化修剪是指将整个通道或层设置为0，而非结构化修剪是指将单个权重设置为0。2.激活值修剪：激活值修剪是指将网络中的部分激活值设置为0，从而减少网络的参数数量。激活值修剪可以分为结构化修剪和非结构化修剪。结构化修剪是指将整个通道或层设置为0，而非结构化修剪是指将单个激活值设置为0。3.滤波器修剪：滤波器修剪是指将网络中的部分滤波器去除，从而减少网络的参数数量。滤波器修剪可以分为结构化修剪和非结构化修剪。结构化修剪是指将整个通道或层去除，而非结构化修剪是指去除单个滤波器。

稀疏性原理：将网络中的权重和激活值置为零，减少表达数据所需位的数目。模型量化压缩算法

稀疏性原理：将网络中的权重和激活值置为零，减少表达数据所需位的数目。稀疏性原理及其应用1.稀疏性原理概述：权重和激活值的稀疏性是神经网络的一项重要特性，即许多神经元连接（即权重）和神经元输出值（即激活值）通常很小或为零。基于这一特性，可以将网络中的权重和激活值置为零，减少表达数据所需比特数目，从而实现模型压缩。2.稀疏性压缩方法：实现稀疏性压缩的方法有多种，包括修剪、量化和结构化稀疏。修剪是直接将权重和激活值中较小的值设置为零，量化是将权重和激活值离散化为较小的值，结构化稀