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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在网络的许多参数中，有些是冗余的，对输出的贡献不大。如果您可以根据神经元在神经网络中的贡献程度对其进行排名，则可以从网络中删除排名较低的神经元，从而使网络更小，更快。 建立更快/更小的网络对于在移动设备上运行这些深度学习网络很重要。可以根据神经元权重的L1 / L2平均值，其平均激活次数，某个验证集上神经元不为零的次数以及其他创造性方法来进行排名。修剪后，准确性将下降（修剪较少，下降不会太大），并
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2024-02-26 17:27:42
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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
【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
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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目录1.导包&定义一个简单的网络2.多参数剪枝3.全局剪枝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，并通过私有的设备上计算以保
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2024-02-04 20:44:54
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# Pytorch剪枝实现指南
## 指南概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何在PyTorch中实现模型剪枝。剪枝是一种优化模型的技术，可以帮助减少模型的大小和计算量，同时保持模型的准确性。我将为你提供一个详细的步骤指南，并指导你如何在每个步骤中使用适当的PyTorch代码。
## 整体流程
下面是实现PyTorch剪枝的整体流程，我们将按照这些步骤逐步进行操作：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-03-15 06:04:09
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# PyTorch剪枝简介
## 引言
在机器学习和深度学习领域，模型的大小和计算量是一个重要的考虑因素。为了减少模型的复杂性和计算资源需求，剪枝技术应运而生。PyTorch作为一种广泛使用的深度学习框架，也提供了剪枝的功能，使得模型的优化和部署更加高效。
## 什么是剪枝？
剪枝是一种优化技术，通过删除模型中不必要的连接或参数来减小模型的大小和计算量。在训练完成后，模型通常包含很多冗余的连接
原创
2023-12-21 05:22:48
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一、前言 刚开始学习搜索算法的时候，它给我的感觉就是加了条件的枚举，特别暴力，将所有的情况列出来找答案。时间效率低到让人难以忍受。用深搜做题更是容易被卡时间，本期我们来学习一下剪枝技巧，对程序优化的一种基本方法，可以极大的提高时间效率。二、正文 1、什么是剪枝？ 简单的来讲就是通
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、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
深度学习技术依赖于过参数化模型，这是不利于部署的，相反，生物神经网络是使用高效的稀疏连接的。
通过减少模型中的参数数量来压缩模型的技术非常重要，为减少内存、电池和硬件的消耗，而牺牲准确性，实现在设备上部署轻量级模型。在Pytorch中，主要通过torch.nn.utils.prune来进行剪枝，以及自定义剪枝预备工作导入需要的库import torch
from torch import nn
i
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2023-08-16 16:54:40
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本篇博客对网络剪枝的实现方法主要在https://jacobgil.github.io/deeplearning/pruning-deep-learning的基础上进行了相应修改而完成，所参考的论文为https://arxiv.org/abs/1611.06440。本篇博客所使用的代码见https://github.com/PolarisShi
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2024-08-08 11:04:22
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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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pytorch 实现剪枝的思路是 生成一个掩码，然后同时保存 原参数、mask、新参数，如下图 pytorch 剪枝分为 局部剪枝、全局剪枝、自定义剪枝；局部剪枝 是对 模型内 的部分模块 的 部分参数 进行剪枝，全局剪枝是对 整个模型进行剪枝； 本文旨在记录 pytorch 剪枝模块的用法，首先让我们构建一个模型import torch
from torch im
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2023-10-04 22:38:21
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剪枝教程目录摘要前提需要创建模型检视模块对一个模型进行剪枝迭代剪枝序列化修剪过的模型修剪再参量化修剪模型中的多个参数全局剪枝使用自定义修剪功能扩展torch.nn.utils.prune摘要 最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲精度的情
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2023-12-13 19:58:49
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# PyTorch 全局剪枝入门指南
## 什么是全局剪枝？
全局剪枝是一种模型压缩技术，旨在通过减少神经网络中不重要的权重参数来提高模型的推理速度和减少存储需求。它在保持模型精度的同时，使得模型结构更加简洁。
## 实现全局剪枝的流程
实现全局剪枝的基本流程如下表格所示：
| 步骤 | 描述 |
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PyTorch Tensor的初始化和基本操作一、定义/初始化张量 tensor1，概念2，创建和使用二、基本操作、运算1，tensor的切片、合并、变形、抽取操作2, tensor生成各种矩阵3，基本数学操作三、Torch Tensor与Numpy的互相转换Tensor-->NumpyNumpy-->Tensor四、Tensor放到GPU上执行1.通过如下代码判断是否支持GPU：
深度神经网络（DNNs）在各类机器学习任务中取得了显著的成功，但随着模型规模的扩大和开销的增加，如何在保持性能的同时减少计算和存储成本，成为了研究者们不断探索的方向。其中，网络剪枝（pruning）技术应运而生，通过去除不必要的神经元或连接，有效地压缩模型。
### 业务场景分析
在实际应用中，深度学习模型往往因为计算资源限制或响应时间要求而受到制约。以图像识别任务为例，通常需要在移动设备上进
