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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【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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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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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
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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这三者代表了模型“瘦身”艺术从“粗放雕琢”到“精细手术”再到“自适应变形”的演进路径。| 相对简单 (基于幅值) | 较复杂 (需评估结构重要性) | 非常复杂 (需训练路由/门控网络) || | 结构化剪枝是动态剪枝的基础，动态剪枝是一种特殊的、运行时的结构化剪枝。| 可达极高稀疏度 (90%+) | 压缩率通常适中 (30%-70%) | 不减少存储，只降低。未来的模型优化将不再是单一技术的胜利，而是三者的融合。| 单个权重 | 整个结构 (通道/头/层) | 推理路径上的结构 |
# PyTorch 剪枝与结构变化指南
剪枝是一种常用的深度学习模型压缩技术，它有助于提高模型的推理速度并减少内存占用。PyTorch 提供了强大的工具和库支持来实现这一过程。在本篇文章中，我们将详细阐述如何在 PyTorch 中进行模型剪枝并改变模型结构。接下来，我们将按照以下步骤来实现目标：
## 步骤概述
以下是剪枝过程的步骤，总结了我们需要执行的操作：
| 步骤 |
从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比，也未尝不可。 其实，如果我们顺着神经网络
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2024-04-02 11:06:19
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其实在 4 个月之前我写过一篇叫“Python · 神经网络(八)· ConvLayer”的文章，不过现在看回去觉得写的有点太概括性了；如果直接往下写的话，估计观众老爷们(以及我自己)的逻辑都理不顺 _(:з」∠)_所以我打算重写一次，而且这次会对之前 NN 系列的文章做一个汇总性说明；换句话说，我会从头开始讲如何实现 CNN 而不是接着 NN 的逻辑来讲(这也是为什么我没有接着用“神经网络”这个
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2024-08-12 11:50:46
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神经网络剪枝的结构、剪枝准则和剪枝方法
原创
2022-07-19 10:21:46
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一.filter剪枝1.串行模型filter剪枝 In filter pruning we use some criterion to determine which filters are important and which are not. Researchers came u
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2024-05-14 14:33:20
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目录1、TensorFlow2.0主要特征2、架构2.1 read &preprocess data2.2 tf.keras2.3 Premade Estimators2.4 distribution strategy2.5 SaveModel3、开发流程4、强大的跨平台能力5、 强大的研究实验1、TensorFlow2.0主要特征tf.keras和eager mode更加简单鲁棒的跨平台
1 LeNet-5 （1998） 第一个被提出的卷积网络架构，深度较浅，用于手写数字识别。 2 AlexNet （2012）架构为：CONV1 ->MAX POOL1 ->NORM1 ->CONV2 ->MAX POOL2 ->NORM2 ->CONV3->CONV4->CONV5->Max POOL3-
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2024-04-04 16:30:59
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CNN卷积神经网络详解Why CNN局部感受野(local receptive fields)权值共享(Shared weights and biases)池化(Pooling)总的来看 Why CNN首先回答这样一个问题，为什么我们要学CNN，或者说CNN为什么在很多领域收获成功？还是先拿MNIST来当例子说。MNIST数据结构不清楚的话自行百度。。我自己实验用两个hidden layer的D
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2024-04-26 15:26:27
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Pytorch 剪枝操作实现首先需要版本为 1.4 以上,目前很多模型都取得了十分好的结果, 但是还是参数太多, 占得权重太大, 所以我们的目标是得到一个稀疏的子系数矩阵.这个例子是基于 LeNet 的 Pytorch 实现的例子, 我们从 CNN 的角度来剪枝, 其实在全连接层与 RNN 的剪枝应该是类似, 首先导入一些必要的模块import torch
from torch import nn
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2023-11-07 00:41:31
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简 介： 这是love1005lin在CSDN上2021-11-19发布的一篇深度学习的卷积神经网，内容整理的精简，移动，现在将其进行转载，并发布在公众号“TSINGHUAZHUOQING”中。深度学习-卷积神经网络（CNN） : 关键词： CNN
基本原理
目 录
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2024-08-12 11:45:45
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今天是国庆节，上午文老师和张敬老师给我们讲了模式识别，神经网络以及卷积神经网络的一些知识，学到了很多新的东西，对于之前不求甚解的逻辑性问题也懂了不少，豁然开朗的感觉，特此进行记录。 模式，PCA，SVM，神经网络，范数的作用，局部连接的神经网络，卷积神经网络，卷积神经网络的三个重点，待深入问题 1 模式识别 Pattern与feature 根据解析几何原理，画一条线，线的左边小于0，线的右
