【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
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我们有时会碰到一些题目
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FPGM剪枝 Pytorch
在处理深度学习模型时，我们常常面临模型的复杂性和资源消耗的问题。FPGM（Filter Pruning with Generalized Magnitude）剪枝正是为了解决这类问题而提出的一种高效方法。其核心思想是在保持模型精度的前提下，通过剪枝操作减少不重要的卷积核，从而达到减小模型参数量和提高推理速度的目的。但是，如何在 PyTorch 中实现 FPGM 剪枝
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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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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剪枝是一种常用的模型压缩策略。通过将模型中不重要的连接失效，实现模型瘦身的效果，并减少计算量。PyTorch中实现的剪枝方式有三种：局部剪枝全局剪枝自定义剪枝Pytorch中与剪枝有关的接口封装在torch.nn.utils.prune中。下面开始演示三种剪枝在LeNet网络中的应用效果，首先给出LeNet网络结构。import torch
from torch import nn
class
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2024-03-11 06:18:29
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模型剪枝什么是模型剪枝模型剪枝是一种从神经网络中移除“不必要”权重或偏差（weight/bias）的模型压缩技术。它可以通过减少模型的大小和计算量来提高模型的效率和速度。模型剪枝可以分为细粒度剪枝、粗粒度剪枝和结构化剪枝等不同的剪枝方法。细粒度剪枝是指对连接或者神经元进行剪枝，它是粒度最小的剪枝。粗粒度剪枝是指对层进行剪枝，它是粒度最大的剪枝。结构化剪枝是指对层或者卷积核进行剪枝，它是介于细粒度剪
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2024-02-22 10:58:36
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Vision Transformer Pruning 这篇论文的核心思想很简单，就是剪维度，也就是说剪的是这个d。 具体方法就是通过一个gate，如图中的dimension pruning，输出0或者1，来判断不同维度的重要性，但是由于0和
目录环境安装包feature视化网络剪枝剪枝后的微调训练训练自己的数据集预测Conv与BN层的融合推理加速日志文件的保存权重功能更新：2023.4.6新增heatmap可视化环境pytorch 1.7loguru 0.5.3NVIDIA 1650 4Gintel i5-9thtorch-pruning 0.2.7安装包pip install torch_pruningNote:本项目是在b站up主
文章目录一、 实验内容二、 极大极小算法和α-β剪枝算法总结1.极大极小算法2.α-β剪枝三、 实验步骤以及结果1.极大极小算法完成井字棋游戏2.α-β剪枝四、 结果、反思与分析1.极大极小算法运行结果、发现的问题与解决方式2.α-β剪枝运行结果、发现的问题与解决方式3.极大极小算法和α-β剪枝的比较总结 一、 实验内容实验利用极大极小算法和α-β剪枝算法完成对井字游戏的实现。大家首先下载对应代
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2023-12-18 17:58:22
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在深度学习日益普及的今天，模型压缩和加速成为了研究的热点方向之一。FPGM（Filter Pruning using Greedy Magnitude）是一种有效的模型压缩方法，通过对卷积神经网络（CNN）中的滤波器进行剪枝，来减小模型的存储和计算量。本文将具体阐述如何使用 PyTorch 实现 FPGM，包括底层原理、架构设计、源码分析、性能优化及扩展讨论。
## 背景
本节我们对决策算法原理做简单的解析，帮助您理清算法思路，温故而知新。我们知道，决策树算法是一种树形分类结构，要通过这棵树实现样本分类，就要根据 if -else 原理设置判别条件。因此您可以这样理解，决策树是由许多 if -else 分枝组合而成的树形模型。决策树算法原理决策树特征属性是 if -else 判别条件的关键所在，我们可以把这些特征属性看成一个集合，我们要选择的判别条件都来自于这个集合
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2023-09-15 22:13:59
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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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深搜的剪枝技巧不会搜索的这里→搜索与回溯一、什么是剪枝 剪枝，顾名思义，就是通过某种判断，避免一些不必要的搜索。在编写程序时，一般都要考虑剪枝 显而易见，优化的核心在于设计剪枝判断方法决定哪些应该舍去，那些不该舍。二、剪枝原则正确性：剪枝的目的是优化程序，但如果将正解减去，那优化就失去意义了。准确性：在正确的基础上，尽量剪去更多的不能通向正解的枝条。高效性：也就是不能比不剪枝时间复杂度要高
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2024-01-30 07:24:28
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在构建决策树模型时，为了提高效率和避免过拟合，预剪枝技术成为了一个重要的手段。本文将详细探讨如何在Python中实现预剪枝，包含背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析以及总结与展望。
## 背景描述
决策树是一种流行的机器学习算法，因其简单易懂、可解释性强而被广泛使用。然而，决策树在数据复杂或样本不足的情况下容易出现过拟合，导致泛化性能下降。预剪枝（Pre-Pruning）技术的引入
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： 为甚么要剪枝？ 决策树是充分考虑了所有的数据点而生成的复杂树，有可能出现过拟合的情况，决策树越复杂，过拟合的程度会越高。 考虑极端的情况，如果我们令所有的叶子节点都只含有一个
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2024-05-29 21:39:40
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# 深度学习剪枝
深度学习剪枝是一种优化深度神经网络的技术，它通过减少网络中的冗余参数来提高模型的效率和性能。这种技术被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域，可以大幅度减少模型在推断阶段的计算量和内存占用。
## 什么是深度学习剪枝？
深度学习模型通常由大量的神经元和连接组成，其中很多参数对模型的性能贡献较小，可以被移除而不会显著损害模型的准确性。深度学习剪枝就是通过移除这些冗余参数来减
原创
2023-09-17 11:00:46
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本文从树数据结构说到二叉堆数据结构，再使用二叉堆的有序性对无序数列排序。1. 树树是最基本的数据结构，可以用树映射现实世界中一对多的群体关系。如公司的组织结构、网页中标签之间的关系、操作系统中文件与目录结构……都可以用树结构描述。树是由结点以及结点之间的关系所构成的集合。关于树结构的更多概念不是本文的主要内容，本文只关心树数据结构中的几个特殊变种：二叉树如果树中的任意结点（除叶子结点外）最多只有两
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2024-08-11 16:29:47
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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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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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原标题：从零开始学Python【36】--决策树剪枝的来龙去脉还没关注？前言决策树的剪枝通常有两类方法，一类是预剪枝，另一类是后剪枝。预剪枝很好理解，就是在树的生长过程中就对其进行必要的剪枝，例如限制树生长的最大深度，即决策树的层数、限制决策树中间节点或叶节点中所包含的最小样本量以及限制决策树生成的最多叶节点数量等；后剪枝相对来说要复杂很多，它是指决策树在得到充分生长的前提下再对其返工修剪。常用的
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2024-06-11 14:26:06
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