权重聚类

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本文概要介绍了权重聚类，帮助您确定它是否适合您的用例。

概览

聚类（或权重共享）可减少模型中唯一权重值的数量，从而带来部署优势。聚类首先将每层的权重分组成 N 个聚类，然后共享属于相应聚类的所有权重的聚类形心值。

此技术通过模型压缩改进了模型。未来的框架支持能够改善内存占用，这对在资源有限的嵌入式系统上部署深度学习模型具有重大意义。

我们尝试了视觉和语音任务方面的聚类。我们发现模型压缩的性能提升了 5 倍，并且对准确率造成的影响极低，如下文列出的结果所示。

请注意，如果批次归一化层前面有卷积层和密集层，以及将聚类与按每个轴的训练后量化相结合使用，聚类提供的优势较少。

API 兼容性矩阵

用户可以使用以下 API 来应用聚类：

  • 模型构建：只能对序列模型和函数式模型使用 tf.keras
  • TensorFlow 版本：TF 1.x（包括版本 1.14 及更高版本）和 TF 2.x。
    • 不支持对 TF 2.X 软件包使用 tf.compat.v1 及对 TF 1.X 软件包使用 tf.compat.v2。
  • TensorFlow 执行模式：图执行和即刻执行

结果

图像分类

模型 原始 聚类
Top-1 准确率 (%) 压缩的 .tflite 文件的大小 (MB) 配置 聚类数量 Top-1 准确率 (%) 压缩的 .tflite 文件的大小 (MB)
MobileNetV1 70.976 14.97
局部（最后 3 个 Conv2D 层） 16, 16, 16 70.294 7.69
局部（最后 3 个 Conv2D 层） 32, 32, 32 70.69 8.22
完整（所有 Conv2D 层） 32 69.4 4.43
MobileNetV2 71.778 12.38
局部（最后 3 个 Conv2D 层） 16, 16, 16 70.742 6.68
局部（最后 3 个 Conv2D 层） 32, 32, 32 70.926 7.03
完整（所有 Conv2D 层） 32 69.744 4.05

这些模型已在 ImageNet 上进行了训练和测试。

关键字检测

模型 原始 聚类
Top-1 准确率 (%) 压缩的 .tflite 文件的大小 (MB) 配置 聚类数量 Top-1 准确率 (%) 压缩的 .tflite 文件的大小 (MB)
DS-CNN-L 95.233 1.46
完整（所有 Conv2D 层） 32 95.09 0.39
完整（所有 Conv2D 层） 8 94.272 0.27

该模型已在 SpeechCommands v0.02 上进行了训练和测试。

  1. 将 Keras 模型序列化为 .h5 文件
  2. 使用 TFLiteConverter.from_keras_model_file() 将 .h5 文件转换为 .tflite
  3. 将 .tflite 文件压缩成 zip 文件

示例

除了 Keras 中的权重聚类示例之外，还可参阅以下示例：

  • 对用 MNIST 手写数字分类数据集训练的 CNN 模型进行权重聚类：代码

权重聚类实现基于《深度压缩：使用剪枝、经过训练的量化和霍夫曼编码压缩深度神经网络》(Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks With Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding) 一文。请参阅第 3 章“经过训练的量化和权重共享”(Trained Quantization and Weight Sharing)。