玩具模型压缩,玩具模型压缩图片

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于玩具模型压缩的问题，于是小编就整理了4个相关介绍玩具模型压缩的解答，让我们一起看看吧。su模型太大了如何使文件变小？什么叫解压模...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于玩具模型压缩的问题，于是小编就整理了4个相关介绍玩具模型压缩的解答，让我们一起看看吧。

1. su模型太大了如何使文件变小？
2. 什么叫解压模型？
3. NX 如何生成轻量化模型？
4. 问什么要做模型压缩，而不是直接训练一个小的cnn模型？

su模型太大了如何使文件变小？

    1. 使用压缩软件，例如7-zip、WinRAR等，将SU文件压缩为zip文件，可以显著减小文件的体积。

    2. 将SU文件转换为更小体积的文件格式，例如转换为dae格式，可以大大减小文件的体积。 

    3. 使用模型压缩工具，例如MeshLab，可以将SU文件压缩到更小的体积，同时保持模型的精度。

什么叫解压模型？

解压模型（Decompression）是压缩的反过程，是将一个通过软件压缩的文档、文件等各种东西恢复到压缩之前的样子。解压文件的方法是：右击图标-解压文件-确定（前提为安装过相关解压软件并关联过右键菜单），解压完成以后就会在压缩文件所在目录出现一个新的文件，这个文件就是你解压出来的文件，但其也有可能不是一个文件，是由多个文件组成的东西。

NX 如何生成轻量化模型？

要生成轻量化模型，可以***取以下几种方法：

1. 使用剪枝技术，去除模型中不必要的参数和连接，减小模型大小。

2. 使用量化技术，将模型参数从浮点数转换为低精度表示，减少存储和计算开销。

3. 使用知识蒸馏，通过训练一个大型模型来指导训练一个小型模型，保持模型性能的同时减小模型大小。

4. 使用模型压缩算法，如深度压缩、哈夫曼编码等，进一步减小模型大小。这些方法可以在保持模型性能的同时，显著减小模型的体积，适用于移动设备和嵌入式系统等***受限的场景。

问什么要做模型压缩，而不是直接训练一个小的cnn模型？

深度学习模型一般来说是越深越好（深度学习的本质是不同层级的特征抽取），当然前提是能用各种技巧训练好这个深度模型。当前的深度模型压缩基本是无损压缩，或者付出较少的精度代价，所以压缩的深度模型一般来说会比直接训练的浅层模型会有更好的预测精度。本质上，深度模型的压缩是通过训练的方法设计一个精度较高的稀疏模型，和自动化机器学习类似，最终的模型架构由数据决定，而不是完全由人工设计。另外，由于当前的主流机器学习框架都是基于张量（tensor）化的优化，而压缩后的模型每层参数是稀疏矩阵，其存储和计算都需要重新设计，比如用链表来存储参数等等，否则无法享受模型压缩带来的好处。模型压缩也给人工设计深度模型带来一些灵感，比如使用更小的卷积核（1X1），量化权值共享等等。

我们可以从几种常见的方法来讨论当前较为常见的模型压缩方法：

1. 模型压缩最常见的方法是剪枝。对于已训练好的模型网络，可以寻找一种有效的评判手段，将不重要的连接进行裁剪来减少模型的冗余。另外，也可以在在训练过程中，对权重的更新加L1正则项进行诱导，使其更加稀疏，使大部分的权值都为0。也可以在训练中动态进行剪枝，具体做法就是在训练过程中将认为不重要的连接剪枝，但是往往无法直观的判断哪些连接是否重要，因此在这里增加了一个嫁接的过程，将哪些重要的被裁掉的连接再恢复回来。通过网络嫁接操作的引入，避免了错误剪枝所造成的性能损失。

2. 从信息压缩的角度来压缩模型。常见的方法可以对参数矩阵进行低秩压缩（如svd）, 可以将参数矩阵存储的连续变量转化成分类变量（浮点数转成整数），然后通过权值共享进一步压缩矩阵。最后在保存网络的时候还可以使用哈夫曼编码进行进一步的压缩。

3. 知识蒸馏也可以看成模型压缩的一种方法。知识蒸馏属于迁移学习的一种，也就是将一个模型的性能迁移到另一个模型上。如果训练好的复杂模型已经具有非常好的性能和泛化能力，可以用这个复杂模型来作为一个soft target来指导另外一个简单模型来学习，使简单模型具有和复杂模型相近的性能。训练时，简单模型有两个目标：一个是hard target，即原始的目标函数，为简单模型的类别概率输出与label真值的交叉熵；另一个为soft target，为简单模型的类别概率输出与复杂模型的类别概率输出的交叉熵，由于soft target具有更高的熵，它能比hard target提供更加多的信息，事实上，复杂模型的作用是为了提高label包含的信息量。通过这种方法，可以把模型压缩到一个非常小的规模。模型压缩对模型的准确率没有造成太大影响，而且还可以应付部分信息缺失的情况。

到此，以上就是小编对于玩具模型压缩的问题就介绍到这了，希望介绍关于玩具模型压缩的4点解答对大家有用。