《深度学习之模型优化：核心算法与案例实践》言有三

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《深度学习之模型优化：核心算法与案例实践》言有三【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

本书由浅入深、系统性地介绍了深度学习模型压缩与优化的核心技术。本书共9 章，主要内容有：深度学习模型性能评估、模型可视化、轻量级模型设计、模型剪枝、模型量化、迁移学习与知识蒸馏、自动化模型设计、模型优化与部署工具。本书理论知识体系完备，同时提供了大量实例，供读者实战演练。

作者简介：

龙鹏，笔名言有三，先后就读于华中科技大学(2008-2012)，中国科学院半导体研究所神经网络实验室(2012-2015)，先后就职于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5)，陌陌科技深度学习实验室(2017.5-2019.3)，深度学习算法专家，阿里云MVP，华为云MVP，超过7年的深度学习领域从业经验，拥有丰富的传统图像算法和深度学习计算机视觉项目经验，运营技术公众号《有三AI》，着有书籍《深度学习之图像识别：核心技术与案例实战》(机械工业出版社2019.4)，《深度学习之模型设计：核心算法与案例实践》(电子工业出版社2020.6)，《深度学习之人脸图像处理：核心算法与案例实战》(机械工业出版社2020.7)，《深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹》(人民邮电出版社2021.4)，拥有10余项发明技术专利与学术论文，担任2022年HDIS Chair等职位。

目  录：

第1章 引言 1

1.1 人工智能时代背景 1

1.2 数据处理 2

1.2.1 大数据时代背景 2

1.2.2 数据获取 3

1.2.3 数据清洗与整理 5

1.3 算法基础 7

1.3.1 卷积的概念 7

1.3.2 CNN基本概念 8

1.4 计算芯片 12

1.4.1 GPU 12

1.4.2 ARM 15

1.5 深度学习框架 16

1.5.1 Caffe 16

1.5.2 TensorFlow 17

1.5.3 PyTorch 17

第2章 模型性能评估 19

2.1 性能指标 19

2.1.1 基准模型 19

2.1.2 参数量 20

2.1.3 计算量与内存访问代价 21

2.1.4 计算速度 22

2.1.5 并行化程度 23

2.1.6 能耗 24

2.2 学术与产业竞赛 24

第3章 模型可视化 26

3.1 模型可视化基础 26

3.1.1 为什么要研究模型可视化 26

3.1.2 模型可视化的研究方向 27

3.2 模型结构可视化 27

3.2.1 Netscope可视化方法 27

3.2.2 TensorBoard模型结构可视化 33

3.2.3 Graphiz可视化工具 35

3.2.4 Netron可视化工具 38

3.3 模型参数与特征可视化 44

3.3.1 参数可视化 44

3.3.2 激活值可视化 46

3.3.3 工具 46

3.4 输入区域重要性可视化 48

3.4.1 基本原理 48

3.4.2 基于反向传播的输入可视化 49

3.4.3 类激活映射可视化 50

3.5 输入激活模式可视化 52

3.5.1 概述 53

3.5.2 梯度计算法 53

3.5.3 反卷积法 56

3.5.4 网络反转法 58

3.5.5 小结 58

3.6 模型可视化分析实践 59

3.6.1 基于梯度计算法的可视化 59

3.6.2 反卷积可视化 62

3.6.3 CAM可视化 68

3.6.4 小结 71

第4章 轻量级模型设计 72

4.1 卷积核的使用和设计 72

4.1.1 全连接层的压缩 72

4.1.2 小卷积核的应用 73

4.2 卷积拆分与分组 77

4.2.1 卷积拆分操作 78

4.2.2 分组卷积Xception与MobileNet 79

4.2.3 ShuffleNet 80

4.2.4 级连通道分组网络 81

4.2.5 多分辨率卷积核通道分组网络 82

4.2.6 多尺度通道分组网络 83

4.2.7 多精度分组网络 84

4.3 特征与参数重用设计 85

4.3.1 特征重用 85

4.3.2 参数重用 86

4.4 动态自适应模型设计 87

4.4.1 什么是动态模型 87

4.4.2 基于提前终止与模块丢弃原理的动态模型 89

4.4.3 基于注意力感知的动态模型 93

4.5 卷积乘法操作优化和设计 94

4.5.1 移位网络 94

4.5.2 加法网络 98

4.5.3 移位网络与加法网络结合 99

4.6 重参数化技巧 99

4.6.1 网络层合并 100

4.6.2 分支合并 101

4.7 新颖算子设计 102

4.8 低秩稀疏化设计 104

第5章 模型剪枝 105

5.1 模型剪枝基础 105

5.1.1 什么是模型剪枝 105

5.1.2 模型剪枝的粒度 106

5.2 模型稀疏学习 107

5.2.1 权重正则化约束 107

5.2.2 基于网络结构的设计 109

5.3 非结构化剪枝技术 110

5.3.1 基于优化目标的方法 110

5.3.2 基于权重幅度的方法 112

5.3.3 向量剪枝技术 113

5.4 结构化剪枝技术 114

5.4.1 基于重要性因子的剪枝算法 114

5.4.2 基于输出重建误差的通道剪枝算法 116

5.4.3 基于优化目标敏感性的剪枝算法 117

5.4.4 卷积核剪枝和通道剪枝的差异 119

5.5 模型剪枝的一些问题 119

5.5.1 剪枝的必要性 119

5.5.2 训练策略 119

5.5.3 整个网络同时剪枝 120

5.5.4 运行时剪枝 121

5.6 图像分类模型结构化剪枝实战 122

5.6.1 模型定义与数据集 122

5.6.2 模型训练 124

5.6.3 模型剪枝 127

5.6.4 残差网络 130

5.6.5 小结 134

第6章 模型量化 135

6.1 模型量化基础 135

6.1.1 什么是模型量化 135

6.1.2 量化的优势 135

6.2 二值量化算法 137

6.2.1 基于阈值映射函数的方法 137

6.2.2 基于重建误差的方法 138

6.2.3 从二值量化模型到三值量化模型 140

6.2.4 二值量化的主要问题 140

6.3 8bit量化 141

6.3.1 基于变换函数的非对称量化 142

6.3.2 基于信息损失的对称量化 143

6.4 混合精度量化算法 145

6.4.1 一般混合精度量化算法 145

6.4.2 自动位宽学习 146

6.5 半精度浮点数训练算法 147

6.6 模型量化的一些其他问题 148

6.6.1 非均匀量化 148

6.6.2 更稳定地训练量化模型 149

6.6.3 量化训练与离线量化的比较 151

6.7 基于TensorRT框架的模型量化推理实践 152

6.7.1 项目简介 152

6.7.2 量化算法实现 153

6.7.3 TensorRT模型量化与推理 158

第7章 迁移学习与知识蒸馏 167

7.1 迁移学习与知识蒸馏基础 167

7.1.1 迁移学习的基本概念 167

7.1.2 知识蒸馏的基本概念 168

7.2 基于优化目标驱动的知识蒸馏 168

7.2.1 预训练大模型框架 169

7.2.2 大模型与小模型共同学习框架 171

7.2.3 小结 172

7.3 基于特征匹配的知识蒸馏 172

7.3.1 基本框架 172

7.3.2 注意力机制的使用 173

7.4 自蒸馏框架 174

7.4.1 深度协同学习 174

7.4.2 自监督学习 174

7.4.3 自进化学习 175

7.5 知识蒸馏的一些问题 176

7.5.1 教师模型是否越强越好 176

7.5.2 学生模型与教师模型的相互学习 176

7.6 基于经典知识蒸馏的图像分类实战 177

7.6.1 基准模型定义 177

7.6.2 基准模型训练 179

7.6.3 知识蒸馏学习 180

7.6.4 小结 183

第8章 自动化模型设计 184

8.1 自动化机器学习基础 184

8.1.1 什么是AutoML 184

8.1.2 AutoML在数据工程中的应用 185

8.1.3 AutoML在超参数优化中的典型应用 186

8.1.4 现有的AutoML系统 187

8.2 神经网络结构搜索基础 188

8.2.1 什么是NAS 189

8.2.2 NAS的搜索空间 190

8.2.3 NAS的搜索策略 192

8.2.4 NAS的评估 192

8.3 基于栅格搜索的NAS 193

8.3.1 网络基础参数搜索 193

8.3.2 网络拓扑结构搜索 194

8.4 基于强化学习的NAS 194

8.4.1 强化学习基础 195

8.4.2 基本方法 197

8.4.3 NASNet 199

8.4.4 MNASNet 201

8.5 基于进化算法的NAS 203

8.5.1 进化算法简介 203

8.5.2 Genetic CNN算法 204

8.5.3 与NASNet的结合 206

8.6 可微分NAS 207

8.7 NAS与其他模型压缩方法结合 209

8.7.1 自动化模型剪枝 209

8.7.2 自动化模型量化 210

8.7.3 自动化模型蒸馏 211

8.8 当前NAS的一些问题 212

第9章 模型优化与部署工具 213

9.1 模型优化工具 213

9.1.1 TensorFlow和PocketFlow框架 213

9.1.2 PaddlePaddle框架 214

9.1.3 PyTorch和Distiller框架 215

9.1.4 NNI框架 216

9.1.5 小结 216

9.2 模型部署工具 216

9.2.1 模型部署基础 217

9.2.2 ONNX标准 217

9.2.3 NVIDIA GPU推理框架TensorRT 218

9.2.4 特定框架专用模型推理框架 220

9.2.5 通用移动端模型推理框架 221

9.2.6 小结 221

9.3 基于NCNN的模型优化部署实战 222

9.3.1 软硬件平台介绍 222

9.3.2 模型格式转换 223

9.3.3 模型部署测试 224

9.3.4 小结 230

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模型压缩 知识蒸馏 模型量化

摘要：《深度学习之模型优化：核心算法与案例实践》是一本深入探讨深度学习模型优化方法与技术的专业书籍。文章从四个方面详细阐述了本书中的核心算法与实践案例，首先介绍了深度学习的基础知识与模型优化的背景，接着分析了深度学习模型优化的核心算法，包括正则化、梯度消失与爆炸问题、模型剪枝等，第三部分重点讨论了实际案例实践，如何通过实际数据与场景优化深度学习模型，最后探讨了未来模型优化的发展趋势与挑战。全篇文章层次清晰，语言简练，适合对深度学习感兴趣的研究者与开发人员参考。

1、深度学习模型优化的基础与背景

深度学习作为机器学习领域的一个重要分支，其成功依赖于模型结构和优化算法的不断改进。在《深度学习之模型优化：核心算法与案例实践》一书中，深度学习模型优化的背景被详细地进行了阐述。优化不仅仅是指通过增加计算资源或提高模型的复杂度来提高性能，而是如何在保证计算效率的前提下，提升模型的泛化能力与稳定性。

首先，模型优化的核心目标是减少过拟合现象，提高模型对新数据的预测能力。深度学习模型在面对复杂的任务时，如图像识别、自然语言处理等，往往需要通过调节模型参数来平衡训练误差与测试误差。该过程的优化方法可分为两大类：一类是通过增加训练数据量、使用数据增强技术等方式；另一类是通过改进模型结构及训练算法来避免过拟合。

其次，随着深度学习的广泛应用，如何在更短的时间内训练更有效的模型成为研究的热点。传统的神经网络模型通常需要大量的计算资源和时间，而优化算法则提供了一种高效的途径，能够帮助研究者在资源受限的情况下提高模型的精度。

2、核心算法解析：正则化与优化策略

在《深度学习之模型优化：核心算法与案例实践》中，正则化和优化策略作为深度学习模型优化的两个重要方面，被反复强调。正则化技术通过限制模型的复杂度来减少过拟合，常见的正则化方法包括L1正则化、L2正则化、Dropout等。

L1正则化通过对权重进行稀疏化，使得部分权重趋于零，从而提升模型的可解释性。L2正则化则通过对权重平方和进行惩罚，防止权重过大，从而避免模型过拟合。Dropout则是一种在训练过程中随机丢弃部分神经元的技术，可以有效避免神经网络对特定节点的依赖，从而增强模型的泛化能力。

除了正则化方法，优化策略同样是提高模型性能的关键。优化算法如梯度下降法、Adam优化器等，通过动态调整学习率来加速模型的收敛过程。在深度学习中，梯度消失和梯度爆炸是常见的问题，尤其是在深层神经网络中，梯度的传播容易导致模型训练失败。因此，改进的优化算法如Adam优化器，能够通过自适应调整学习率，克服这一问题。

3、模型优化的实际案例与应用

《深度学习之模型优化：核心算法与案例实践》不仅仅局限于理论分析，还深入探讨了模型优化在实际案例中的应用。通过多个实际案例的解析，书中展示了如何在不同场景下进行深度学习模型的优化。

以图像分类任务为例，书中通过使用卷积神经网络（CNN）进行图像识别，在数据预处理、网络架构设计、正则化技巧等多个方面进行了优化。在此过程中，通过数据增强技术扩展训练集，使用批标准化（Batch Normalization）来加速模型训练，最终大大提升了图像分类的准确性。

另外，在自然语言处理（NLP）任务中，如何处理大量的文本数据，并优化神经网络模型，成为提高任务性能的关键。书中介绍了在使用循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）进行语言建模时，如何通过选择适当的优化算法、调整网络结构及参数，克服过拟合和过度训练的问题，提升了NLP模型在文本生成、情感分析等任务中的表现。

4、未来发展趋势与挑战

尽管深度学习技术已经取得了显著的成果，但随着技术的不断进步，深度学习模型的优化依然面临着许多挑战。书中深入探讨了未来深度学习模型优化的发展趋势，尤其是如何结合新兴技术，如强化学习、量子计算等，进一步提升模型的优化效果。

未来，深度学习的优化不仅仅局限于提高模型精度，还包括提升模型的计算效率和可解释性。如何通过简化模型结构、减小模型的计算复杂度，从而使深度学习技术能够在更广泛的应用领域中落地，成为未来发展的重点。例如，自动化神经架构搜索（NAS）技术，正在逐步成为优化模型结构的有效手段。

此外，深度学习模型的可解释性问题也逐渐成为研究的热点。尽管深度学习在许多领域取得了突破性进展，但其“黑箱”特性仍然是许多实际应用中的瓶颈。未来的优化技术将需要更好地平衡模型精度与可解释性，使得深度学习技术能够被更广泛的行业所接受和应用。

总结：

《深度学习之模型优化：核心算法与案例实践》一书深入探讨了深度学习模型优化的核心算法与实际应用。书中的内容不仅包括理论的分析，也通过大量的实际案例展示了如何在不同领域中优化深度学习模型。无论是正则化技术、优化策略，还是实际案例的应用，都为读者提供了宝贵的参考与思路。

未来，深度学习的优化方向将越来越多元化，涵盖了模型结构、计算效率、可解释性等多个方面。随着技术的不断发展，我们可以预见，深度学习的优化将进入一个更加智能化、自动化的时代。

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