论文：https://arxiv.org/pdf/1611.06612.pdf代码：https://github.com/guosheng/refinenet [MatConvNet] 1. Introduction语义分割的在这儿任务是给每个像素点分配一个标签，这也被认为是密集分类
ResNet(Residual Neural Network)，微软研究院 Kaiming He等4名华人提出。通过Residual Unit训练152层深神经网络，ILSVRC 2015比赛冠军，3.57% top-5错误率，参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet结构，极快加速超深神经网络训练，模型准确率非常大提升。Inception V4，Inception Module、ResN
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2024-05-23 23:53:11
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搜索是OI之路上，人人必会的强大算法。自古便有名言：“暴力进省队”(实际上,很多考试你打好所有暴力就可以拿到不错的分数)。在考场上，搜索常常是与正解的对拍板子（当然有时搜索就是正解），且一般搜索都会有20~30分。而想要写好搜索，剪枝必不可少(有时出题人不会给纯暴力分)。what's 剪枝？常用的搜索有Dfs和Bfs。Bfs的剪枝通常就是判重，因为一般Bfs寻找的是步数最少，重复的话必定
参考文章：Pruning Filters for Efficient ConvnetsCompressing deep neural nets压缩神经网络 实验记录（剪枝 + rebirth + mobilenet）为了在手机上加速运行深度学习模型，目前实现的方式基本分为两类：一是深度学习框架层面的加速，另一个方向是深度学习模型层面的加速。深度学习模型的加速又可以分为采用新的卷积算子来加速模型，另
在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 PyTorch 中实现 ResNet50 模型剪枝的过程。通过不同的版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展等内容，逐步探讨该技术的实际应用与最佳实践。
## 版本对比
以下是 ResNet50 剪枝在不同版本之间的特性差异总结：
| 版本号 | 特性 | 优点
最近刚接触深度学习项目，负责网络模型压缩与加速。基于自己的理解，写一下对通道剪枝的理解。博主主要通过叙述帮助你理解为什么要进行通道剪枝，本文涉及的数学理论知识较少，希望阅读本文后能帮助你建立一个概念，我为什么要干这件事？以及这件事干了有意义吗？初步理解通道剪枝，顾名思义，就是对卷积通道 进行裁剪，以达到网络模型减小的目的。但是这里就涉及到两个问题：如何裁剪？裁剪之后模型性能如何评价？这里通过一个例
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2024-08-21 09:43:45
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# 神经网络剪枝的实现流程
## 介绍
神经网络剪枝是一种用于减小深度神经网络模型参数量和计算量的技术。通过去除网络中冗余和不重要的连接，可以显著减小模型的大小和计算开销，同时保持模型在测试集上的准确率。
在本文中，我将向你介绍如何实现神经网络剪枝的代码，并采用resnet作为示例模型。我将一步一步地解释每个步骤需要做什么，并提供相关的代码和代码注释。
## 实现流程
以下是实现神经网络剪
原创
2023-08-17 10:44:32
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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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目录1.ResNet简介2.residual结构和ResNet-34详解2.1 residual结构2.2 Batch Normalization 3.迁移学习 4.ResNeXt网络结构1.ResNet简介 ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年lmageNet竞赛中分类
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2024-05-23 08:24:33
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# PyTorch模型剪枝：以ResNet50为例
随着深度学习的发展，神经网络模型的规模越来越大，这使得它们在推理时需要消耗大量的计算资源和内存。为了解决这一问题，模型剪枝应运而生。本文将以PyTorch中的ResNet50模型为例，讲解模型剪枝的基本原理和实现方法，并提供相关代码示例。
## 什么是模型剪枝？
模型剪枝是一种减少网络规模的方法，主要通过去除不必要的参数和连接，从而使得模型
原创
2024-10-23 05:34:04
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结构化分析方法的概念 软件开发方法学 掌握并能正确运用开发方法，具有事半功倍的作用 软件开发方法 软件开发过程所遵循的办法和步骤 软件开发方法学 指规则、方法和工具的集成，既支持开发也支持以后的演化过程 结构化方法 一种特定的软件开发方法学，一种系统化的软件开发方法，包括：结构化分析方法 1.提供一组术语（符号），指导需求抽象中需要关注的主要方面，并用于表达
剪枝——预剪枝、后剪枝
原创
2024-07-10 16:35:08
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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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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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深度学习网络模型从卷积层到全连接层存在着大量冗余的参数，大量神经元激活值趋近于0，将这些神经元去除后可以表现出同样的模型表达能力，这种情况被称为过参数化，而对应的技术则被称为模型剪枝。 卷积核的元素可分为 单个像素、行列、通道、卷积核，可分别在 不同元素上实现剪枝，如下图细粒度剪枝(fine-grained)：即对连接或者神经元进行剪枝，它是粒度最小的剪枝。向量剪枝(vector-lev
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2023-12-01 15:46:52
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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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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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Tensorflow 2.0.0出来后，1.x版本的API有些已经改变，19年年初写的这一篇《TensorFlow Serving + Docker + Tornado机器学习模型生产级快速部署》 文章，在tf 2.0.0版本里面有较大的变动，另外Tensorflow官方也推荐大家使用tf.keras，因此本文将会教大家如何使用tensorflow serving部署keras模型，
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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SticksTime Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K
原创
2022-08-05 11:25:20
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