一文详解视觉Transformer模型压缩和加速策略(量化/低秩近似/蒸馏/剪枝)

模型压缩技术增强Vision Transformers效率的研究摘要

作者：Feiyang Chen等
解读：AI生成未来
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2404.10407

摘要

随着视觉Transformer（ViT）在计算机视觉领域的革命性应用，其高计算和内存需求限制了实际应用。本研究通过评估量化、低秩近似、知识蒸馏和剪枝等四种主要模型压缩技术，旨在优化ViT以适应资源受限环境。实验结果表明这些方法能在模型准确性和计算效率之间取得平衡，为边缘计算设备上的应用铺平了道路。

介绍

Transformer技术在机器学习领域的应用已经从自然语言处理拓展到计算机视觉任务，促进了多模态情感分析及医疗保健领域的进步。ViT作为Transformer的一种，虽然在图像处理领域表现出色，但由于其巨大的参数集和计算开销，模型压缩技术成为实际应用中的关键。

相关工作

模型压缩领域涵盖量化、低秩近似、知识蒸馏和剪枝等技术，每种技术均有其独特的实现方式和优化目标，例如量化通过低比特表示减少计算需求，而知识蒸馏则通过教师-学生模型优化模仿复杂模型的能力。

方法论

研究探讨了量化的过程、知识蒸馏技术以及剪枝和低秩近似在ViTs中的应用。量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）等方法被用于优化量化过程，而剪枝则通过调整权重核的维度来减少参数数量。低秩近似利用自注意力机制的低秩特性来降低计算复杂度。

实验

实验基于CIFAR-10和CIFAR-100数据集，对ViTs应用的不同模型压缩技术进行了评估。结合不同方法的潜在协同效应也被探索，以确定性能指标的改善潜力。

结论

通过对不同模型压缩技术的评估，研究发现后训练量化和知识蒸馏是有效的策略。实验还揭示了结合量化和知识蒸馏的混合方法在优化模型效率方面的潜力。综合多方面的模型压缩方法对提高ViTs操作效率具有重大潜力，为未来研究指明了方向。

参考文献

Feiyang Chen等. Comprehensive Survey of Model Compression and Speed up for Vision Transformers. AI生成未来.

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文章来源：

AI生成未来

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