1. 问题叙述 心血来潮写点最近做的成果，主要分成两个博客来进行阐述。研究生上了一年半看了不少关于剪枝神经网络方面的文章，但是有很少的文章能让人感觉到耳目一新，打通了任督二脉的感觉。前段时间看到了一个剪枝算法就有这种感觉。和大家分享下。 全连接神经网络在很多方面都用的很多，这我就不赘述了，全连接有很强的逼近能力但是很容易导致过拟合。所以 机器学习与模式识别最核心的问题就是减小系统的复杂
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2023-09-21 06:31:46
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作者：Derrick Mwiti机器之心编译参与：魔王、蛋酱剪枝是一种帮助神经网络实现规模更小、效率更高的深度学习方法。这是一种模型优化技术，它删除权重张量中不必要的值，从而使得压缩后的神经网络运行速度更快，网络训练过程中的计算成本也有所降低。在将模型部署到手机等边缘设备上时，剪枝的作用更加明显。本篇精选了神经网络剪枝领域的一些研究论文，供大家学习参考。论文 1：Pruning from Scra
目录网络定义剪枝代码详解 计算各通道贡献度对贡献度进行排序 计算要剪掉的通道数量新建卷积层 权重的重分配新卷积代替model中的旧卷积 新建BN层 剪枝前后网络结构以及参数对比 完整代码更新内容： 剪枝：绘制2D权重：绘制3D权重 还有一点需要说明，本篇文章现仅支持卷积层的剪枝(后续会不断更新其
深度压缩DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN CODING：用剪枝、训练量化和霍夫曼编码压缩深度神经网络这篇论文是Stanford的Song Han的 ICLR2016 的 best paper1 Abstract论文想解决的问题？神经网络的
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2023-08-14 13:58:07
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责编 | Carol出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）一年一度在人工智能方向的顶级会议之一AAAI 2020于2月7日至12日在美国纽约举行，旨在汇集世界各地的人工智能理论和领域应用的最新成果。以下是蚂蚁金服的技术专家对入选论文《基于可解释性通道选择的动态网络剪枝方法》与《无语预训练的网络剪枝技术》做出的深度解读。让我们先来看看《基于可解释性通道选择的动态网络剪枝方法》。基于可解
对神经网络进行剪枝这个想法并不新奇，可追溯至1900年（Yan Lecun的工作-http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-90b.pdf）。其基本的思想是：神经网络的参数众多，但其中有些参数对最终的输出结果贡献不大而显得冗余，剪枝顾名思义，就是要将这些冗余的参数剪掉。首先，需要根据对最终输出结果的贡献大小来对模型的神经元们排序，然后，舍去那些贡献度低
神经网络剪枝技术1.神经网络压缩技术当前的神经网络压缩技术主要有6类：网络剪枝、参数共享、量化、网络分解、网络蒸馏、紧凑网络设计。1.1网络剪枝 网络剪枝使用的比较广泛，将会在第二节详细介绍进行介绍。1.2参数共享 主要思想是让网络中多个参数共享同一值，但具体实现方式不同。如利用k均值聚类、低秩分解、权重采样等。但可能会因为过分追求模型压缩比导致模型精度的下降。1.3量化 量化方法通过降低权重所需
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2023-10-29 10:42:25
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模型剪枝简单理解1 概念2 引入3 过程4 权重筛选5 举例 最近在学习模型剪枝的方法，尝试了TF官方的模型剪枝工具tfmot，这里对目前学习到的模型剪枝做简单总结。学习过程中参考了Sayak Paul的一篇文章Scooping into Model Pruning in Deep Learning1 概念剪枝是将神经网络中的不重要参数置为02 引入考虑函数 f(x) = x + 5x2，系数分
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2023-08-26 16:26:18
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简介模型剪枝就是根据神经元的贡献程度对网络中的神经元进行排名，可以从网络中移除排名较低的神经元，从而形成一个更小、更快的网络模型。基本思想示意图：模型剪枝根据神经元权重的L1/L2范数来进行排序。剪枝后，准确率会下降，网络通常是训练-剪枝-训练-剪枝（trained-pruned-trained-pruned）迭代恢复的。如果我们一次剪枝太多，网络可能会被破坏得无法恢复。所以在实践中，这是一个迭代
一、典型的剪枝算法分为三个步骤1、训练（大型模型） 2、剪枝(prune) 3、微调(finetune) 二、我想提倡的观点自动剪枝算法的价值可能在于识别高效结构、执行隐性架构搜索，而不是选择「重要的」权重论文地址：https://openreview.net/forum?id=rJlnB3C5Ym因为按照传统的剪枝模型 -- 首先训练一个过参数化的模型 --
PRUNING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR RESOURCE EFFICIENT INFERENCE --- 基于资源高效推理的裁剪卷积神经网络这篇论文来自NVIDIA，2017年发表的。与network-slimming一样通过结构化剪枝方法进行通道剪枝，核心思想就是移除一些冗余的channel，从而简化模型。当删减某些通道的同时也裁剪了卷积核中与这些通道
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2023-09-27 13:46:17
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1、能耗和计算资源限制，距离工业界的要求仍有一段距离2、很多模型无法部署在小型设备上或计算实时性无法满足要求3、人工智能包括机器学习，深度学习是实现机器学习的技术激活函数：激活函数是为高度线性的神经网络引入非线性运算，让神经网络具备更强大的拟合能力。神经网络剪枝分三步：1、训练未剪枝的神经网络模型2、对训练完成的模型进行剪枝3、重复第2步注意：剪枝是不可逆过程，如何剪枝？剪枝网络的过程是对全连接层
一、概述剪枝（Pruning）的一些概念：当提及神经网络的"参数"时，大多数情况指的是网络的学习型参数，也就是权重矩阵weights和偏置bias；现代网络的参数量大概在百万至数十亿之间，因此实际上在一个网络中也并不是所有权值都是重要的，剪枝的作用就是削减那些不重要权重矩阵的一种直接压缩模型的方式；对于一个已经训练好的模型，切断或删除某些连接，同时保证不对精度造成重大影响，这样得到的模型就是一个参
1 Resource limited Devices: Limited memory space, limited computing power, etc. 2 Network Pruning（网络剪枝）. 1）为什么神经网络可以进行剪枝？ 神经网络中有大量的冗余的参数、神经元（over-parametered）。 2）网络剪枝：将不重要的参数或神经元进行移除，在对剪枝后的网络用原来的训练集进行
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2023-10-27 14:36:28
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目录一、Network Pruning(网络剪枝)1.Network Pruning2.Practical Issue2.1 weight pruning2.2 neuron pruning3.Why Pruning?二、Knowledge Distillation(知识蒸馏)1.Knowledge Distillation2.Temperature for softmax三、Parameter
神经网络除了量化以外，还可以进行剪枝。某些剪枝的方法，一般是先训练预训练模型，然后进行剪枝，再次训练剪枝以后的网络，然后剪枝-训练不断重复，每次剪枝以后得到的网络结构，参数量更少，所以某些剪枝方法可以得到更优化的网络结构。这个文篇使用BN层参数γ，由于每个输出的每个channel都有各自的参数γ和β，可以使用γ值来判断不同channel的重要程度。γ值在某些程度可以看作是标准差，标准差反映了输入c
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2023-10-19 22:47:40
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一、ShortCut结构 ResNet神经网络中有一种ShortCut Connection网络结构，主要用的是跳远连接的方式来解决深层神经网络退化的问题，在跳远连接的后需要对输入与激活前的值进行相加，激活前的值y可能与输入值的shape相同（称为identity block），也可能不相同（称为cov block），所以有ResNet有两种方式，当shape不相同时，用1*1的卷积操作来处理，
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2023-08-02 21:24:13
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本文介绍一种经典的模型压缩方法Network Slimming，可以实现：减小模型大小减少运行时的内存占用在不影响精度的同时，降低计算操作数论文中提供的示意图如下，可以看到左侧BN层中橙色的神经元权重较小，因此剪枝之后就去掉了这些层的连接。论文的思路即通过去掉BN层中权重较小的神经元来达到精简网络的目的。 实现去掉权重较小的神经元的流程如下：1. sparsity regularization论文
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块结构化剪枝（核心）4.总结 目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型
# 神经网络静态剪枝实现流程
## 1. 概述
神经网络静态剪枝是一种通过移除神经网络中的冗余连接和不重要的权重来降低模型复杂度和计算量的技术。本文将介绍神经网络静态剪枝的实现流程，并提供相应的代码示例和注释说明。
## 2. 流程概览
下面表格展示了神经网络静态剪枝的实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载预训练的神经网络模型 |
| 2 | 计算权
原创
2023-09-04 20:35:22
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