架构搜索与模型修剪.pptx

数智创新变革未来架构搜索与模型修剪1.架构搜索的定义与方法1.模型修剪的原理与技巧1.架构搜索与模型修剪的协同作用1.多目标架构搜索与模型修剪1.可微架构搜索与可训练模型修剪1.卷积神经网络架构搜索与模型修剪1.Transformer架构搜索与模型修剪1.架构搜索与模型修剪的未来发展Contents Page目录页 架构搜索的定义与方法架构搜索与模型修剪架构搜索与模型修剪架构搜索的定义与方法架构搜索的概念与意义1.架构搜索是一种自动化机器学习技术，用于寻找给定任务最优的深度学习模型架构2.通过搜索算法或优化算法，架构搜索可以探索大量候选架构，生成更高性能和更高效的模型3.架构搜索可以用于各种任务，包括图像分类、自然语言处理和强化学习架构搜索的方法1.强化学习：采用强化学习算法搜索模型架构，将其作为环境，奖励函数为模型性能2.进化算法：利用进化算法，通过变异和选择等操作迭代搜索模型架构，不断改进性能3.梯度下降：使用梯度下降算法，将模型性能作为目标函数，优化模型架构中的超参数模型修剪的原理与技巧架构搜索与模型修剪架构搜索与模型修剪模型修剪的原理与技巧模型修剪的原理与技巧：1.剪枝策略：-非结构化修剪：随机删除权重或神经元，简单粗暴但有效。

结构化修剪：按层、通道或其他结构单元进行删除，保留网络结构2.修剪标准：-权重幅度：删除绝对值较小的权重，保留重要连接梯度幅度：删除梯度较小的权重，保留活跃连接重要性评分：利用网络训练过程中的数据或模型评估指标计算每个权重的重要性，删除不重要的权重量化感知修剪：1.原理：-将模型权重转换为低精度格式，如8位或二进制使用量化感知训练（QAT）微调模型，使低精度权重近似原始权重2.优势：-进一步的模型压缩，提高推理速度和内存效率保留模型精度，避免传统修剪带来的性能下降模型修剪的原理与技巧1.方法：-逐步修剪模型，同时微调权重以补偿删除的影响反复迭代，直至达到目标压缩率或性能下降2.优点：-更精细的控制，避免过度的修剪导致性能严重下降适用于大规模模型，保持模型的整体结构和功能基于重用性的修剪：1.原理：-识别和删除在不同网络层中具有类似功能的权重利用权重共享和参数化技术，减少冗余2.好处：-显著的模型压缩率，同时保持精度提高推理速度和减少内存占用渐进式网络修剪：模型修剪的原理与技巧基于知识的修剪：1.方法：-利用领域知识或预训练模型，识别对任务至关重要的网络组件优先保留这些组件，删除不必要的权重。

2.优势：-针对特定任务进行优化，提高模型精度和效率减少手工调整参数所需的时间和精力联合修剪技术：1.思路：-结合多个修剪技术，利用它们的优势和弥补它们的不足常见组合包括非结构化修剪与结构化修剪，量化感知修剪与渐进式修剪2.效果：-进一步提升模型压缩率和推理效率架构搜索与模型修剪的协同作用架构搜索与模型修剪架构搜索与模型修剪架构搜索与模型修剪的协同作用主题名称：架构搜索与模型修剪的协同作用1.协同优化：架构搜索负责探索神经网络架构设计空间，而模型修剪则从给定的架构中去除冗余参数协同使用这两个技术可以生成优化后的网络，既具有高效的推理性能，又保留了所需的精度2.搜索效率提升：模型修剪可以简化架构搜索过程，因为在搜索过程中可以在运行时删除不必要的参数，从而减少搜索空间和计算成本3.改进推理性能：修剪后的网络在推理时具有更快的速度和更低的内存需求，这对于在资源受限设备上部署神经网络至关重要主题名称：神经架构搜索中的模型修剪1.网络宽度搜索：模型修剪可以与神经架构搜索的网络宽度搜索相结合，以探索特定层中不同宽度（即通道数）的架构修剪有助于识别最佳宽度，从而优化网络容量和计算效率2.深度搜索：模型修剪还可以辅助神经架构搜索的深度搜索，即探索网络中层数的架构。

修剪可以识别和删除冗余层，从而创建更紧凑且高效的网络3.混合模型搜索：结合神经架构搜索和模型修剪可以形成混合模型搜索方法，该方法可以同时优化网络架构和参数冗余这可以产生高性能且重量轻的网络，适用于各种任务架构搜索与模型修剪的协同作用1.修剪策略搜索：神经架构搜索可以用于探索模型修剪策略，例如如何选择要修剪的参数以及修剪程度这可以生成定制的修剪策略，以满足特定任务和资源约束2.修剪敏感性分析：架构搜索可以帮助分析网络对修剪的敏感性，并确定对精度影响最小的参数这可以指导修剪过程，以最大限度地减少对性能的影响主题名称：模型修剪中的架构搜索 多目标架构搜索与模型修剪架构搜索与模型修剪架构搜索与模型修剪多目标架构搜索与模型修剪多目标架构搜索与模型修剪1.多目标架构搜索同时优化多个目标函数，如准确率、效率和资源利用率2.模型修剪通过移除冗余或不重要的网络层或参数来减小模型大小3.多目标架构搜索和模型修剪的结合可以探索更广泛的可能性空间，找到具有理想权衡的多目标解决方案协同搜索与修剪1.协同搜索与修剪策略将架构搜索和模型修剪相结合，以交互方式优化模型2.该方法允许在搜索过程中进行修剪，并利用修剪结果指导后续架构搜索。

3.协同搜索与修剪可以产生大小更小、性能更优的模型多目标架构搜索与模型修剪1.多模态多目标优化算法可以处理具有多个局部最优解的优化问题2.该方法允许在多目标搜索空间中探索多个可能的解决方案3.多模态多目标优化可以发现更高效、更准确的架构和修剪策略强化学习辅助的探索1.强化学习算法可以指导在多目标搜索空间中进行探索2.该方法利用奖励函数来近似目标函数，并学习最佳搜索策略3.强化学习辅助的探索可以加快架构搜索和模型修剪的过程多模态多目标优化多目标架构搜索与模型修剪进化算法在多目标优化中的应用1.进化算法是受生物进化启发的优化技术2.该方法使用变异和选择操作来迭代探索搜索空间3.进化算法在多目标优化中表现出良好的性能，可以找到稳健且可行的解决方案基于Transformer的架构搜索1.Transformer模型在自然语言处理和计算机视觉等任务中取得了成功2.基于Transformer的架构搜索方法利用Transformer来探索和生成模型架构可微架构搜索与可训练模型修剪架构搜索与模型修剪架构搜索与模型修剪可微架构搜索与可训练模型修剪可微架构搜索1.可微架构搜索（NAS）是一种自动化神经网络架构设计的技术，它允许神经网络架构随着时间的推移进行优化和进化。

2.NAS的一个关键优势是它可以搜索比传统手动设计方法更广泛、更复杂的架构空间3.可微架构搜索已被成功用于设计图像分类、目标检测和机器翻译等各种任务的高性能模型可训练模型修剪1.可训练模型修剪是一种优化神经网络模型的技术，通过移除冗余和不重要的连接来减小模型的大小2.模型修剪可以使模型更小、更有效率，同时保持或提高其准确性3.可训练模型修剪对于设备受限的应用和资源丰富的环境至关重要，例如云计算卷积神经网络架构搜索与模型修剪架构搜索与模型修剪架构搜索与模型修剪卷积神经网络架构搜索与模型修剪卷积神经网络架构搜索1.通过自动化技术自动搜索最佳网络结构，替代人工设计的过程2.利用强化学习、进化算法和梯度下降等优化算法，从候选网络池中搜索性能最优的架构3.提升模型性能、降低计算成本，并促进神经网络架构的创新和探索模型修剪1.通过移除不重要的权重和神经元，精简网络模型，降低其复杂性和计算成本2.使用正则化技术、剪枝算法和自动化工具，识别并删除冗余的参数3.保持模型性能的同时，大幅度减少模型大小，提高部署和推理效率Transformer架构搜索与模型修剪架构搜索与模型修剪架构搜索与模型修剪Transformer架构搜索与模型修剪可扩展Transformer架构搜索1.使用可扩展的优化算法，例如神经架构搜索(NAS)，在海量候选集中自动设计Transformer架构。

2.利用神经网络作为控制器，生成新的Transformer模块和结构，并根据任务性能评估其有效性3.通过层级和渐进式搜索策略，逐步优化架构，从简单的基本块到复杂的体系结构Transformer模型压缩1.通过剪枝和量化等技术，减少Transformer模型的参数数量和计算复杂度，同时保持其精度和性能2.利用梯度裁剪或正则化方法，识别和移除对模型性能贡献较小的参数或权重3.探索低秩分解和结构化剪枝等高级技术，进一步压缩模型大小，提高推理效率Transformer架构搜索与模型修剪模型蒸馏1.将大型教师模型的知识转移到较小、高效的学生模型中，以实现类似的性能2.利用知识蒸馏技术，最小化学生模型的预测与教师模型的预测之间的差异3.通过中间层对齐、注意力机制蒸馏和知识输出引导等策略，有效传输教师模型的特征和判别能力可解释性1.开发方法来解释Transformer模型的决策过程和预测结果，提高模型的可理解性和可信度2.利用注意力可视化技术，了解Transformer模型关注输入序列中哪些部分，如何形成它的内部表示3.通过可解释性方法，识别模型中的偏差和错误，提高模型的公平性和可靠性Transformer架构搜索与模型修剪迁移学习1.利用预训练过的Transformer模型作为特征提取器，快速适应新任务和领域。

2.通过微调或提示调优，对预训练模型进行定制，减少从头开始训练所需的数据和计算资源3.探索跨模态迁移学习策略，将图像、文本和音频等不同模态的知识转移到Transformer模型中未来方向1.探索新的可扩展NAS算法，处理更大的搜索空间和更复杂的Transformer架构2.研究创新模型压缩技术，实现更大幅度的模型大小减少，同时保持模型效能3.进一步提高Transformer模型的可解释性，增强人们对模型行为和决策的理解架构搜索与模型修剪的未来发展架构搜索与模型修剪架构搜索与模型修剪架构搜索与模型修剪的未来发展可解释性和可信度1.探索新的方法，为架构搜索和模型修剪决策过程提供可解释性和可信度，增强模型的可解释性2.开发工具和技术，使研究人员和从业人员能够深入了解优化过程并评估模型的鲁棒性和公平性3.促进可信人工智能的研究，包括开发衡量模型可信度的方法，以及建立信任框架和标准优化算法和高效搜索1.研究新的优化算法，例如贝叶斯优化、进化算法和强化学习，以提高搜索效率和鲁棒性2.开发样例有效和可扩展的搜索方法，以应对模型规模和复杂性的增加3.探索元学习和迁移学习技术，以减少搜索成本并加快收敛速度。

架构搜索与模型修剪的未来发展泛化性和鲁棒性1.调查架构搜索和模型修剪技术，以提高模型在不同数据集和分布上的泛化能力和鲁棒性2.开发方法，以识别和消除对模型性能有负面影响的脆弱性，增强模型的稳定性和可靠性3.探讨正则化和数据增强技术，以提高模型对噪声、异常值和分布偏移的适应性异构计算和并行化1.研究利用异构计算平台，例如CPU、GPU和TPU，以提高搜索和修剪过程的并行性和性能2.探索分布式架构搜索和模型修剪技术，以利用云计算和高性能计算资源3.开发针对异构计算平台优化的算法和数据结构，以缩短训练时间和资源消耗架构搜索与模型修剪的未来发展自动化和自动ML1.推进自动化架构搜索和模型修剪技术，以减少对专家知识和手动调整的依赖2.开发工具和库，使非专业人员能够轻松地访问和使用架构搜索和模型修剪技术3.探索自动机器学习(AutoML)方法，以自动优化模型架构和配置，从而加快模型开发过程应用和实际影响1.调查架构搜索和模型修剪技术在各种实际应用中的有效性，例如计算机视觉、自然语言处理和自动驾驶2.探讨架构搜索和模型修剪的社会和伦理影响，解决偏见、公平性和隐私问题3.促进架构搜索和模型修剪技术在行业和研究中的采用，以释放其潜力并解决实际挑战。

感谢聆听数智创新变革未来Thankyou。