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| 电子书 | 《深度学习之模型优化：核心算法与案例实践》言有三[PDF] |
| 分类 | 电子书下载 |
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| 介绍 |
作者龙鹏笔名叫言有三，这个名字在深度学习圈子里挺有辨识度的。他从华科本科读到中科院半导体所研究生，之后在360、陌陌都待过，现在是阿里云和华为云的双料MVP。公众号「有三AI」运营得也不错，这已经是他出的第五本深度学习相关的书了，之前几本覆盖图像识别、模型设计、人脸处理各个方向，这次专门聚焦在模型优化上。 这本书244页的体量不算厚，但内容密度挺高的。整体分了9个章节，开篇先铺垫AI时代背景、数据处理、算法基础这些常规内容，这部分看过其他深度学习教材的人可以快速过一遍。真正的干货从第2章开始，讲模型性能评估的时候，把参数量、计算量、内存访问代价这些容易混淆的概念都理清楚了。很多人做模型优化连FLOPs和MACs都分不清，这章算是扫盲。 第3章专门讲模型可视化，这个话题其实挺重要但经常被忽略。你训练出来的模型到底学到了什么，哪些层在起作用，靠猜是不行的。书里介绍了Netscope、TensorBoard、Netron这些常用工具，还讲了CAM、Grad-CAM这类可视化算法的原理。个人觉得这章对调试模型特别有用，尤其是做迁移学习的时候，看看特征图能少走不少弯路。 第4章开始进入核心内容，讲轻量级模型设计。从MobileNet、ShuffleNet这些经典网络讲起，把深度可分离卷积、通道分组、特征重用这些技巧都捋了一遍。作者还专门讲了动态自适应模型，这个方向这两年挺火的，不同输入可以走不同计算路径，能省不少算力。移位网络、加法网络这种非常规操作也有涉及，虽然实际项目里用得不多，但思路值得借鉴。 剪枝和量化占了两个章节的篇幅，说明这俩技术确实是模型优化的重头戏。第5章讲剪枝的时候，区分了非结构化剪枝和结构化剪枝，前者精度损失小但加速效果一般，后者反过来。书里提到的基于重要性因子、基于输出重建误差的方法都比较经典，配套的代码实战是ResNet在CIFAR-10上做通道剪枝，虽然数据集比较简单，但能把流程跑通。 第6章量化部分从二值网络讲到8bit量化再到混合精度，梯度递进。说实话二值量化现在用得少了，精度损失太大，但了解一下思路没坏处。8bit量化才是主流，TensorRT、NCNN这些推理框架都支持。书里还专门写了基于TensorRT做INT8量化的实践案例，这个对想做移动端部署的人来说很实用，虽然TensorRT的API变化挺快，但基本思路是通的。 知识蒸馏放在第7章讲，这个技术就是让小模型去学大模型的输出分布。从Hinton最早提出的软标签蒸馏，到后来FitNet这种特征匹配，再到自蒸馏，发展路线比较清晰。作者在讨论部分提了个有意思的问题：教师模型是不是越强越好？答案是未必，有时候教师太强反而会误导学生，这个在实际项目里确实会碰到。 第8章NAS（神经网络结构搜索）是个相对前沿的话题，不过这两年热度有点降下来了。从强化学习、进化算法到可微分NAS，各种搜索策略都介绍了。老实说这块技术门槛高、成本也高，普通团队很难有资源去搞，更多是学术界在玩。但了解下思路总是好的，说不定哪天就能用上。 最后一章讲工具链，这个特别接地气。PaddlePaddle、PyTorch+Distiller、NNI这些框架都提到了，还专门讲了模型部署时的格式转换。ONNX现在基本成了中间格式的标准，PyTorch训练完转ONNX再转TensorRT或者NCNN已经是常规操作。书里给了个基于NCNN在Android上部署的完整案例，从模型转换到推理测试都有，虽然NCNN这两年被MNN、TNN分了不少市场，但作为学习材料还是够用的。 整本书的代码都是基于PyTorch写的，这个框架现在确实是主流。不过有些代码片段比较老，可能跟最新版本PyTorch有些API不兼容，需要自己调整。另外书里的实验大多在CIFAR-10、MNIST这种小数据集上跑，真正工业级的ImageNet实验比较少，这点稍微有点遗憾。 从阅读门槛来说，这本书不太适合零基础的人。你至少得知道卷积神经网络怎么回事，ResNet、VGG这些经典网络有个基本概念，最好自己训练过几个模型。如果你是刚入门深度学习，建议先看作者之前那本《深度学习之模型设计》打个基础。这本书更像是进阶读物，适合已经会训练模型、但想让模型跑得更快、占用更少资源的工程师。 电子工业出版社出的这个版本排版还算工整，公式和代码块都比较清晰。PDF格式阅读体验不错，可以方便地做标注和检索。244页的篇幅也不算太厚，认真看的话两三天能过一遍，但要真正理解消化，配合代码实践可能得一两周。 说个小细节，书里每章最后都有个小结部分，会把关键点再总结一遍，这个设计挺贴心的。有些章节内容比较密集，看完容易晕，回过头看小结能快速回忆起来。另外参考文献给得挺全，想深入研究某个方向可以顺着文献往下挖。 这本书出版于2024年前后（根据ISBN推测），模型优化这个领域更新特别快，书里的一些技术现在可能已经有新的进展。比如ViT（Vision Transformer）相关的优化技术书里基本没涉及，因为写书的时候Transformer在视觉领域还没这么火。这也是技术书的通病，出版周期长，赶不上技术迭代速度。 豆瓣上暂时还没有这本书的评分，可能是因为受众相对小众。但从作者之前几本书的口碑来看，评价都还不错，基本在7.5-8分左右。这个系列的书有个特点，理论讲得不会特别深，但案例比较丰富，适合动手实践。如果你想看纯理论推导，可能会觉得不够深入；但如果你想快速上手解决实际问题，这本书还是很合适的。 模型优化这个方向在工业界需求挺大的，毕竟训练一个大模型容易，但让它在手机、嵌入式设备上跑起来就不是那么简单了。剪枝、量化、蒸馏这些技术虽然单独看都不算特别新，但怎么组合使用、怎么在精度和速度之间做trade-off，还是需要经验积累的。这本书把这些技术梳理得比较系统，对建立知识框架很有帮助。 值得一提的是作者在书里分享了不少踩坑经验，比如剪枝时该先剪哪层、量化时怎么校准、蒸馏时温度系数怎么设置，这些都是实际项目里会遇到的问题。虽然没有给出万能公式，但至少提供了思路，比纯讲理论要实用得多。作为一个有7年深度学习从业经验、还拿了10多项专利的人，这些经验分享还是挺有含金量的。 如果要给这本书找点不足，可能是某些章节之间的衔接稍微有点跳跃。比如从轻量级模型设计直接跳到剪枝，中间的逻辑关系不是特别紧密。还有就是案例虽然不少，但大多是代码片段，缺少完整的端到端项目。当然这也可以理解，篇幅有限，不可能把所有细节都写进去。 总的来说，如果你是做深度学习算法工程的，手头正好有模型部署、性能优化的需求，这本书值得翻翻。它不会让你瞬间变成优化专家，但能帮你建立起知识体系，知道有哪些方向可以尝试。配合实际项目多实践，把书里的技术融会贯通，解决大部分常见的优化问题应该是没问题的。
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