minilm: deep self-attention distillation for task-agnostic compression of pr
时间: 2024-01-24 07:00:22 浏览: 35
minilm是一种基于深度自注意力蒸馏的任务无关压缩模型。它采用自注意力机制来捕捉输入序列中的长期依赖关系,从而能够在不丢失重要信息的情况下将模型压缩到更小的规模。这种压缩技术对于处理大规模数据和提高模型计算效率非常有用。与传统的压缩方法相比,minilm能够在保持较高准确性的前提下显著减少模型的体积,从而提高模型的部署和运行效率。
minilm的深度自注意力蒸馏技术有效地减少了模型的参数数量,并且通过蒸馏过程中引入的知识蒸馏损失,使得压缩后的模型能够保持原始模型的预测能力。这种任务无关的压缩技术可以应用于各种不同的自然语言处理任务,如语言建模、文本分类和机器翻译等。同时,minilm还可以在边缘设备和嵌入式系统上进行高效部署,为移动端和物联网设备提供更快速和节能的模型推理能力。
总的来说,minilm代表了一种新型的深度学习模型压缩方法,通过深度自注意力蒸馏技术实现了对模型的高效压缩。该方法不仅在保持模型预测能力的同时大幅减小了模型的规模,还能够适用于各种不同的自然语言处理任务和部署环境。在未来,minilm和类似的压缩技术有望成为深度学习模型在大规模数据处理和边缘计算场景中的重要应用手段。
相关问题
CrossKD: Cross-Head Knowledge Distillation for Dense Object Detection
CrossKD是一种用于密集目标检测的知识蒸馏方法,它通过在目标检测的分类头上应用知识蒸馏(KD),从而实现对目标检测的位置头的定位蒸馏(LD)。该方法的目的是通过将分类头上的知识传输到定位头上,以提高密集目标检测的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [CrossKD 原理与代码解析](https://blog.csdn.net/ooooocj/article/details/131628652)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [目标检测-定位蒸馏:logit蒸馏与feature蒸馏之争](https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/124395112)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
cascaded channel pruning using hierarchical self-distillation
Cascaded channel pruning using hierarchical self-distillation是一种基于级联的通道剪枝方法,其使用层次自蒸馏来提高压缩效果。层次自蒸馏是一种通过将低分辨率输出的信息融合到高分辨率输出中来提高模型性能的技术。
在这种剪枝方法中,首先会使用单层剪枝方法对模型的某一层进行剪枝,然后将剪枝后的模型在下一层进行微调,以减少剪枝的影响。这个过程在多个层之间重复进行,形成级联式的剪枝。
在剪枝过程中,层间的信息流动会受到影响。为了解决这个问题,层次自蒸馏被应用于剪枝后的模型中。这种技术利用高精度的模型输出来指导低精度模型的训练,从而使得模型在精度损失最小的情况下进行压缩。
最终,cascaded channel pruning using hierarchical self-distillation可以在保持模型准确性的同时,减少模型的大小和计算量,使得神经网络在移动端和嵌入式设备上的部署变得更加方便和高效。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)