29.深度学习模型压缩方法-3
29.1 后端压缩
(1)低秩近似
- 在卷积神经网络中,卷积运算都是以矩阵相乘的方式进行
- 对于复杂网络,权重矩阵往往非常大,非常消耗存储和计算资源
- 低秩近似就是用若干个低秩矩阵组合重构大的权重矩阵,以此降低存储和计算资源消耗。
事项 | 特点 |
---|---|
优点 | 可以降低存储和计算消耗; 一般可以压缩2-3倍;精度几乎没有损失; |
缺点 | 模型越复杂,权重矩阵越大,利用低秩近似重构参数矩阵不能保证模型的性能 ; 超参数的数量随着网络层数的增加呈线性变化趋势,例如中间层的特征通道数等等。 随着模型复杂度的提升,搜索空间急剧增大。 |
(2)未加限制的剪枝
- 完成训练后,不加限制地剪去那些冗余参数。
事项 | 特点 |
---|---|
优点 | 保持模型性能不损失的情况下,减少参数量9-11倍; 剔除不重要的权重,可以加快计算速度,同时也可以提高模型的泛化能力; |
缺点 | 极度依赖专门的运行库和特殊的运行平台,不具有通用性; 压缩率过大时,破坏性能; |
(3)参数量化
- 神经网络的参数类型一般是32位浮点型,
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