TensorFlow网络模型压缩:量化与剪枝实践
"AI2019_SA19225404_吴语港_Lab4_TF1.x1" 本实验报告聚焦于利用TensorFlow实现深度学习模型的压缩,特别是通过剪枝和量化技术。学生吴语港在2019年11月6日进行了这项实验,地点位于思贤楼301303实验室。 剪枝(Pruning) 剪枝是减少神经网络模型复杂度的一种有效方法,主要目的是删除那些对网络性能影响较小的参数。它包括正则化、修剪和增长等策略。正则化通过调整目标函数来鼓励更稀疏的参数解;修剪则直接删除多余的特征和参数;而增长则是从小型网络开始,逐渐增加结构。剪枝的实施通常包含以下步骤:评估神经元的重要性、删除不重要的神经元、微调网络、并重复这个过程。关键挑战包括确定剪枝的粒度、选择合适的剪枝方法、权值重要性的度量、去除的权值数量或比例的决定、何时进行剪枝以及在finetune后如何处理新产生的不重要权值。 量化(Quantization) 量化是另一种模型压缩技术,它通过降低参数的精度来减少模型的存储需求。传统的神经网络参数通常使用32位浮点数表示,但许多情况下并不需要这么高的精度。通过量化,可以将这些参数表示为更短的位数,如8位甚至更低。例如,SGD在保持精度的同时,只需要6到8位的精度。量化策略包括二值量化、三值量化和多值量化。二值网络(如XNOR网络)通过使用1位表示权重和输入,既减小了模型大小,又通过位运算替代复杂的卷积操作,提高了执行速度。然而,二值网络可能导致模型表达能力下降,因此研究者开始探索n位编码以维持模型的复杂性和性能。 实验目标是通过剪枝和量化来实现TensorFlow网络的压缩,从而减少模型的存储需求和提高运行效率。实验中可能涉及了如何有效地执行这些技术,如权重的量化方法、计算二值权重梯度的策略以及保证量化后模型精度的方法。这是一次深入理解深度学习模型压缩原理和实践的重要实践,对于提升模型的部署效率具有重要意义。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86344832/bg4.jpg)
剩余15页未读,继续阅读
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.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)
![](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://profile-avatar.csdnimg.cn/0ad3ef51ca644e8fa6238d0df4187b73_weixin_35803802.jpg!1)
- 粉丝: 16
- 资源: 303
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- Lombok 快速入门与注解详解
- SpringSecurity实战:声明式安全控制框架解析
- XML基础教程:从数据传输到存储解析
- Matlab实现图像空间平移与镜像变换示例
- Python流程控制与运算符详解
- Python基础:类型转换与循环语句
- 辰科CD-6024-4控制器说明书:LED亮度调节与触发功能解析
- AE particular插件全面解析:英汉对照与关键参数
- Shell脚本实践:创建tar包、字符串累加与简易运算器
- TMS320F28335:浮点处理器与ADC详解
- 互联网基础与结构解析:从ARPANET到多层次ISP
- Redhat系统中构建与Windows共享的Samba服务器实战
- microPython编程指南:从入门到实践
- 数据结构实验:顺序构建并遍历链表
- NVIDIA TX2系统安装与恢复指南
- C语言实现贪吃蛇游戏基础代码
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)