剪枝是在模型训练过程中使用的一种策略，其主要目的是降低模型的过拟合和提高模型的泛化能力，也可以用来优化模型的复杂度和算法的效率。剪枝是一种常用的优化技术，适用于各种机器学习算法中。本文将从剪枝的概念、类型和实现方式等方面对剪枝进行详细的介绍和解释，并探讨剪枝在机器学习中的应用。一、概念剪枝是在模型训练中对决策树、神经网络或其他机器学习算法进行修剪的过程。其主要思想是通过去掉一些无用的节点或分支，从
一、引子 剪枝，就是减小搜索树规模、尽早排除搜索树中不必要的分支的一种手段。形象地看，就好像剪掉了搜索树的枝条，故被称为剪枝。二、常见剪枝方法 1.优化搜索顺序在一些问题中，搜索树的各个分支之间的顺序是不固定的不同的搜索顺序会产生不同的搜索形态，规模也相差甚远2.排除等效分支在搜索过程中，如果我们能够得
极大极小过程是先生成与/或树，然后再计算各节点的估值，这种生成节点和计算估值相分离的方式，需生成规定深度内的所有节点，搜索效率较低。 如果能边生成节点边对节点估值，并剪去一些没用的分枝，这种技术被称为α-β剪枝。
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2023-06-02 06:21:08
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Gate Decorator: Global Filter Pruning Method for Accelerating Deep Convolutional Neural Networks相关背景过滤器的修建不会改变模型的设计理念且易于和其他压缩，加速技术结合。不需要专门的硬件和软件进行加速。过滤器修建的研究可以主要分为两类：逐层修建和全局修建。由于每层网络需要预定义修建率，对于深度卷积，逐层
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2023-10-27 01:12:36
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1、Apriori算法 Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法，它用来找出数据值中频繁出现的数据集合，找出这些集合的模式有助于我们做一些决策。 Apriori算法采用了迭代的方法，先搜索出候选1项集及对应的支持度，剪枝去掉低于支持度的1项集，得到频繁1项集。然后对剩下的频繁1项集进行连接，得到候选的频繁2项集，筛选去掉低于支持度的候选频繁2项集，得到真正的频繁二项集，以此类推，
一：剪枝策略的寻找的方法1）微观方法：从问题本身出发，发现剪枝条件2）宏观方法：从整体出发，发现剪枝条件。3）注意提高效率，这是关键，最重要的。总之，剪枝策略，属于算法优化范畴；通常应用在DFS 和 BFS 搜索算法中；剪枝策略就是寻找过滤条件，提前减少不必要的搜索路径。二：剪枝算法(算法优化)1、简介 在搜索算法中优化中，剪枝，就是通过某种判断，避免一些不必要
机器学习sklearn——决策树2剪枝什么是剪枝？预剪枝后剪枝为甚么要剪枝？怎样剪枝？（1）REP—错误率降低剪枝（2）PEP—悲观剪枝算例： 什么是剪枝？剪枝是指将一颗子树的子节点全部删掉，根节点作为叶子节点，以下图为例： 首先剪枝（pruning）的目的是为了避免决策树模型的过拟合。因为决策树算法在学习的过程中为了尽可能的正确的分类训练样本，不停地对结点进行划分，因此这会导致整棵树的分支过多，
# Java 实现剪枝算法
## 1. 引言
剪枝算法（Pruning Algorithm）是一种用于优化搜索算法的技术，它通过剪去一些不必要的搜索路径，减少搜索空间，提高算法的效率。在计算机科学领域，剪枝算法被广泛应用于许多领域，如人工智能、图像处理、游戏设计等。本文将介绍如何使用 Java 实现剪枝算法，并通过代码示例进行演示。
## 2. 剪枝算法原理
剪枝算法的原理比较简单，主要包
原创
2023-08-17 09:54:17
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常见模型剪枝方法Low-rank Decomposition：低秩分解。将权值矩阵分解为低秩矩阵Weight Quantization：权值量化。HashNet 提出去量化网络的权值。在训练之前，网络的权值被hash到不同的组，并且组内的权重是共享的。这样只有共享的权重和hash indices需要被储存，可以节省很大一部分存储空间。然而，这些技术既不能节省运行时的内存，又不能节省推理时间，因为在
【摘要】本文讨论了搜索算法中“剪枝”这一常见的优化技巧.首先由回溯法解决迷宫问题展开论述,介绍了什么是剪枝;而后分析剪枝的三个原则正确、准确、高效,并分别就剪枝的两种思路:可行性剪枝及最优性剪枝,结合例题作进一步的阐述;最后对剪枝优化方法进行了一些总结. 【关键字】搜索、优化、剪枝、时间复杂度 引论 在竞赛中,我们有时会碰到一些题目,它们既
本文介绍一种剪枝方法（ Sparse Structure Selection）。1. 核心思想如图为论文中提出的网络框架。F表示残差函数。灰色的block、group和neuron表示它们是不活跃的，对应的比例因子为0，可以被修剪。 根据作者在论文中所描述的，改论文的贡献体现在以下2个方面:作者提出了一个统一的cnn模型训练和剪枝框架。特别地，通过在cnn的某些结构上引入缩放因子和相应的稀疏正则化
文章目录剪枝算法概述题目题解实现思路实现代码剪枝优化 剪枝算法概述基本概念 ： 在搜索算法中优化中，剪枝，就是通过某种判断，避免一些不必要的遍历过程，形象的说，就是剪去了搜索树中的某些“枝条”，故称剪枝。应用剪枝优化的核心问题是设计剪枝判断方法，即确定哪些枝条应当舍弃，哪些枝条应当保留的方法。剪枝的三个原则：正确、准确、高效剪枝的两种思路:可行性剪枝及最优性剪枝剪枝算法按照其判断思路可大致分成两
个人认为：αβ剪枝就是为了减少子节点比较，目的就是为了走哪条路（或者说是出哪张牌）能最稳妥的，能赢得绝对到手的钱。（其实懂了你就可以知道，这是可以赢的概率）第一步 “比较” ，理解它本身是一个树结构，这棵树是一层最大值，一层最小值，以此类推。最大值一层就是取子节点最大值。最小值一层就是取子节点最小值。第二步 “剪枝” ，在第一步的基础上理解，左节点已经确认取值范围后，是否还需要继续判断右节点，如果
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2023-10-16 16:41:38
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Alpha-beta 剪枝算法可以认为是 minimax 算法的一种改进，在实际的问题中，需要搜索的状态数量将会非常庞大，利用 alpha-beta 剪枝算法可以去除一些不必要的搜索。关于 alpha-beta 算法的具体解释可以看这篇文章 Minimax with Alpha Beta Pruning。我们在前文中考虑的那张图就来自这篇文章，之后我们会用 alpha-beta 剪枝算法来改进之前
1. 前言前文：极小化极大（Minimax）算法原理 极小化极大算法在完全信息零和博弈中，基于己方努力使得在N步后优势最大化（即评估函数输出值最大化）和对方努力使得N步后己方优势最小化这两个出发点，构建决策树。在决策树上通过这两个出发点的内在逻辑进行搜索，最后给出行动策略。 显然，极小化极大算法需要展开整个决策树，对于局面复杂的问题，其搜索空间将会非常大。 同时，我们可以清晰地看到有部分节点是否被
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2023-11-06 19:18:09
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过参数化主要是指在训练阶段，在数学上需要进行大量的微分求解，去捕抓数据中的微小变化信息，一旦完成迭代式的训练之后，网络模型推理的时候就不需要这么多参数。而剪枝算法正是基于过参数化的理论基础而提出的。剪枝算法核心思想就是减少网络模型中参数量和计算量，同时尽量保证模型的性能不受影响。那在AI框架中，实际上剪枝主要作用在右下角的端侧模型推理应用场景中，为的就是让端侧模型更小，无论是平板、手机、手表、耳机
接触剪枝是最近一段时间的事情，为了全面的系统的学习一下剪枝，笔者做了个论文综述。从2016年的韩松的deep compression 到最新的彩票假设，我主要是将剪枝可以分为三个大类。分别是不需要数据参与的硬剪枝，带数据参与训练的软剪枝，以及直接搜索结构的NAS。 一：硬剪枝这类的剪枝算法通常从模型本身的参数出发，寻找或者设计出合适的统计量来表明连接的重要性。通过对重要性的排序等算法，删
Network Pruning via Transformable Architecture Search相关背景网络剪枝大致可以分为两种形式：非结构化剪枝和结构化剪枝
非结构化剪枝：利用相关算法，强制将卷积权重和特征映射转为稀疏矩阵。主要方向是寻找不同的正则化技术提高权重和映射的稀疏性。结构化剪枝： 对滤波器或整个网络层进行剪枝。传统的 NAS （Neural Architecture S
背景在使用决策树模型时，如果训练集中的样本数很多，则会使得生成的决策树过于庞大，即分化出了很多的枝节。这时会产生过拟合问题，也就是在模型在训练集上的表现效果良好，而在测试集的效果却很差。因此在生成一棵决策树之后，需要对它进行必要的剪枝，从而提高它的泛化能力。本文将讲述后剪枝算法——REP方法。原理剪枝是指将决策树的一些枝节去掉，将中间节点变成叶子节点，该叶子节点的预测值便是该分组训练样本值的均值。
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2023-10-02 09:19:42
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组合总和（剪枝算法）题目给定一个无重复元素的数组 candidates 和一个目标数 target ，找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。candidates 中的数字可以无限制重复被选取示例示例 1：输入: candidates = [2,3,6,7], target = 7,所求解集为:[ [7], [2,2,3]]示例2：...
原创
2022-02-14 14:06:39
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