Codeforces简称: cf(所以谈论cf的时候经常被误会成TX的那款游戏).网址: codeforces.com 这是一个俄国的算法竞赛网站,由来自萨拉托夫州立大学、由Mike Mirzayanov领导的一个团队创立和维护,是一个举办比赛、做题和交流的平台.举办比赛和做题就不说了,“交流”指的是自带blog功能,可以求助/发布题解之类.官方语言是俄语和英语,因此可能有些偏僻的题目的题解是用
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2024-03-25 12:15:21
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感觉这题的思想可以借鉴如果k为0，题目会简单许多建立一个数组S,S[i]表示原数组中，有多少对两式相减等于i那么如何判断i是否满足题意呢，只要看S[i],S[2*i],S[3*i]....一直到n*i大于原数组中的最大值，如果这些都满足，就说明i是成立的，就是答案了然而现在有k这个东西，所以我们只能用最原始的那种方法去判断用一个标记数组vis,vis[p]表示A[j
原创
2022-11-24 00:01:37
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剪枝——预剪枝、后剪枝
原创
2024-07-10 16:35:08
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题干：Limak is an old brown bear. He often plays poker with his friends. Today they went to a
原创
2022-06-15 12:29:56
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###题目链接：https://codeforces.com/problemset/problem/484/B \(a \bmod b=a-\lfloor \frac{a}{b} \rfloor b\) 对于 \(a\) 和 \(b(a>b)\)，存在 \(k\) 使得 \(a < (k+1)b\) ...
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2021-09-10 15:06:00
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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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搜索算法按搜索的方式分有两类，一类是深度优先搜索，一类是广度优先搜索。我们知道，深度搜索编程简单，程序简洁易懂，空间需求也比较低，但是这种方法的 时间复杂度往往是指数级的，倘若不加优化，其时间效率简直无法忍受；而广度优先搜索虽然时间复杂度比前者低一些，但其庞大的空间需求量又往往让人望而却步。 所以，对程序进行优化，就成为搜索算法编程中最关键的一环。本文所要讨论的便是搜索算法中优化程序的一种基本方法
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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将复杂的决策树进行简化的过程称为剪枝，它的目的是去掉一些节点，包括叶节点和中间节点。剪枝常用方法：预剪枝与后剪枝两种。 预剪枝：在构建决策树的过程中，提前终止决策树生长，从而避免过多的节点产生。该方法不实用，我们无法判断何时终止树的生长。 后剪枝：在决策树构建完成后，再去掉一些节点。常见的后剪枝方法有四种：1.悲观错误剪枝（PEP）2.最小错误剪枝（MEP）3....
原创
2022-02-03 11:14:08
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将复杂的决策树进行简化的过程称为剪枝，它的目的是去掉一些节点，包括叶节点和中间节点。
剪枝常用方法：预剪枝与后剪枝两种。
预剪枝：在构建决策树的过程中，提前终止决策树生长，从而避免过多的节点产生。该方法不实用，我们无法判断何时终止树的生长。
后剪枝：在决策树构建完成后，再去掉一些节点。
常见的后剪枝方法有四种：
1.悲观错误剪枝（PEP）
2.最小错误剪枝（MEP）
3.代价复杂度剪枝（
原创
2021-07-09 15:30:26
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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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五、剪枝处理
过拟合：在决策树学习过程中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分支过多，这时就可能会因训练样本学得太好，以致于把训练集自身的一些特点当作所有数据都具有的一般性质导致过拟合。
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2023-05-29 23:26:47
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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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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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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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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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本文为大家分享了python利用高阶函数实现剪枝函数的具体代码，供大家参考，具体内容如下案例：某些时候，我们想要为多个函数，添加某种功能，比如计时统计，记录日志，缓存运算结果等等需求：在每个函数中不需要添加完全相同的代码如何解决？把相同的代码抽调出来，定义成装饰器求斐波那契数列(黄金分割数列)，从数列的第3项开始，每一项都等于前两项之和求一个共有10个台阶的楼梯，从下走到上面，一次只能迈出1~3个
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2024-04-24 19:13:27
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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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Ignatius had a nightmare last night. He found himself in a labyrinth with a time bomb on him. The labyrinth has an exit, Ignatius should get out of the labyrinth before the bomb explodes. The initial ...
原创
2021-07-09 14:52:35
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LeNet剪枝LeNet剪枝LeNet剪枝import torchi
原创
2021-11-08 15:37:31
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