【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. 引
论 在竞赛中
,
我们有时会碰到一些题目
,
它们既不能通过建立数学模型解决
记录以下最近实验室的工作：模型的压缩和加速，虽然针对的是yolov3，但是剪枝的对象还是CBL层（即Conv Layer + BN Layer + LeakyReLU Layer），因此我觉得可能有一些通用的参考价值。 文章目录通道剪枝：稀疏训练策略层剪枝：微调精度恢复训练：github 剪枝顾名思义，就是通过一些算法或规则删去一些不重要的部分，来使模型变得更加紧凑，减小计算或者搜索的复杂度，一种
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
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2024-03-21 13:13:47
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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，
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2024-07-01 06:02:55
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1. 你对回溯算法的理解回溯算法有点穷举法的味道，就是运用剪枝函数把很多无效的可能值进行筛选，从而提高了程序效率。使用回溯法之前，要分析问题，把问题的所有可能解数字化，使之能够成为一个解空间树。构造出解空间树之后，就要设计剪枝函数来对代码进行优化，剪枝函数有两种，一种是约束函数，另一种是限界函数。剪枝函数可谓是回溯算法中的灵魂。正确合适地设计好剪枝函数能够有效地优化算法。2. 你学习《算法分析与设
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2024-05-24 20:09:17
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1、深度优先搜索dfs在搜索树上的表现形式为先序遍历。2、广度优先搜索bfs在搜索树上的表现形式为层序遍历。3、记忆化搜索在某些位置需要被多次计算时，记录第一次计算的答案，后续可以省去重复计算的复杂度。 4、剪枝搜索的瓶颈毫无疑问在于时间，合理的剪枝可以提高时效，有时候甚至可以牺牲一些正确性换取时间。1）最优化剪枝。（不影响正确性）面对一些最优化问题，可以用当前找出的答案作为参照，如果目
核心思想通道裁剪的效果细节补充"看图说话"目标函数解读 论文题目： Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks文献地址：https://arxiv.org/pdf/1707.06168.pdf源码地址：https://github.c
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2024-06-24 18:37:22
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由于深度学习的方便灵活，其受到了CV以及NLP领域的的极大关注，特别是CV领域，随着深度学习网络结构的层出不穷，CV领域的baseline被极大地提升。本文回顾总结CV领域中几种网络结构的特点及其动机。 大体有两个方向：1）有效加深网络，2）网络轻量化。1、LeNet 2层卷积，3层全连接层，现在看来该网络稀松平常、没有任何特点，但是在当时，LeNet是开创性的工作。2、AlexNet （2012
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2024-03-20 13:22:56
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神经网络中，常用的归一化策略有BN(Batch Normalization)， GN(Group Normalization)，， LN(Layer Normalization)， IN(Instance Normalization)，WN(Weight Normalization).BN是针对单个神经元进行归一化操作，多用于batch size大的CNN网络。使用batch_size数量的 样本
基础知识1. 轻量化相关指标实际上，模型的耗时不仅看 软件 的设计，还要考虑到 硬件实现 的效率。—— 摘自。S/NKnowledge points说明资料1FLOPs计算方法（软件指标）FLOPs（ Floating Point Operations）即浮点运算次数。 设输入shape：；输出shape：；卷积核： ；这样，1. CNN模型复杂度（FLOPs、MAC）、参数量与运行速度 .
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2024-05-26 21:06:13
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NO.1卷积神经网络基本概念 CNN是第一个被成功训练的多层深度神经网络结构，具有较强的容错、自学习及并行处理能力。最初是为识别二维图像而设计的多层感知器，局部连接和权值共享网络结构类似于生物神经网络。卷积神经网络的权值共享（weight sharing）的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。神经网络NN的基本组成包括
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2024-04-30 21:58:30
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-------------------------------------卷积-----------------------------------------------------输入层：图片通道数如：彩色图片RGB，三层 卷积运算的要求: 通道一样卷积核的channel数 与 需要卷积运算数据的channl一致 卷积运算：内积卷积核各通道 分别与 数
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2024-08-08 12:01:55
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3. ResRep for Lossless Channel Pruning3.1 ResRep for Lossless Channel Pruning
原创
2023-04-07 10:32:31
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Channel AllocationTime Limit: 1000MS Memory Limit: 10000KTotal Submadcasting over a very large
原创
2022-11-18 16:06:52
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剪枝——预剪枝、后剪枝
原创
2024-07-10 16:35:08
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一、Adaptive Neural Networks for Efficient Inference 2017 （注意比较这个和下一个： 一二）https://www.baidu.com/link?url=G_BjuL1bDrwmt0XxMTS-3g6VB_HGfIBJTCVmuWUatmJ4dyXNzxhluOH7h_NI6K-T&wd=&eqid=9da5384e00025b2
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2024-03-15 10:49:43
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深度学习（一）：卷积神经网络的基本概念1.卷积层卷积层是卷积神经网络的核心。什么是卷积？我认为，类似于一个过滤器，或者如何卷积？通俗来说，用一个滑动窗口在特征中滑动并进行相应的计算——卷积核与之进行相乘，相加，然后strid表示步距，即滑动窗口滑几个格子[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vJrng99h-1591437324990)(assets/159
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2024-01-02 11:54:06
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在深度学习的算法学习中，都会提到 channels 这个概念。在一般的深度学习框架的 conv2d 中，如 tensorflow 、mxnet ，channels 都是必填的一个参数。...
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2021-11-20 14:53:36
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SticksTime Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K
原创
2022-08-05 11:25:20
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剪枝算法学习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。上下界剪枝问题。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...
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2015-04-20 16:04:00
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