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
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
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
# 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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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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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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论文题目：Deep Residual Learning for Image Recognition 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf Pytorch官方代码：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py摘要 &n
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2024-06-03 10:13:43
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金字塔池化层有如下的三个优点第一：他可以解决输入图片大小不一造成的缺陷。第二：由于把一个feature map从不同的角度进行特征提取，再聚合的特点，显示了算法的robust的特性。第三：同时也在object recongtion增加了精度。其实，你也可以这样想，最牛掰的地方是因为在卷积层的后面对每一张图片都进行了多方面的特征提取，他就可以提高任务的精度。如何利用SPP-Net进行物体检测识别？具
Debug视图Debug视图在Eclipse的右上角打开Debug的工具栏常用的就这7个：按照从左到右的顺序分别介绍功能：Resume：恢复暂停的线程，直接从当前位置跳到下一个断点位置。Suspend：暂停选定的线程，这个时候可以进行浏览或者修改代码，检查数据等。Terminate:Eclipse通过Terminate命令终止对本地程序的调试。Disconnect:Eclipse使用Disconn
1.ResNet论文地址：ResNet ResNet在PyTorch的官方代码中共有5种不同深度的结构分别为18、34、50、101、152，和论文的完全一致。如下图所示，下图是论文的截图。 根据Block类型，可以将这五种ResNet分为两类:一种是基于BasicBlock；另一种基于Bottleneck。1.1 Block前面的层 如下图所示， 上图红色框的层的具体结构如下图所示，这里只
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2024-04-28 16:02:21
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#今日论文推荐#首次在智能手机上训练BERT和ResNet，能耗降35%研究者表示，他们将边缘训练看作一个优化问题，从而发现了在给定内存预算下实现最小能耗的最优调度。 目前，智能手机和嵌入式平台等边缘设备上已经广泛部署深度学习模型来进行推理。其中，训练仍然主要是在具有 GPU 等高通量加速器的大型云服务器上完成。集中式云训练模型需要将照片和按键等敏感数据从边缘设备传输到云端，从而牺牲了用户隐私并导
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2024-08-22 10:32:46
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resnet2 我们发现恒等映射h(XL)=XL在所有的变量实验中，误差减少最快，训练损失最小，而scaling，gating，和1x1卷积的skip 连接都会导致更高的训练损失，这些实验表明，保持一条‘干净’的信息路径（灰色箭头的路径）有助于简化优化工作。为了构造f(yl) = yl，我们考虑了pre-activation。图1表示了这个结构比原始结构更容易训练和推广。 上图中，a到c的变化，为
基于ResNet或GAN的遥感图像超分辨率论文《空间感知残差网络的遥感图像超分辨率重建》操作：遥感图像特点：网络模型：去掉批处理层的原因:具体操作损失方程：《改进的残差卷积神经网络遥感图像超分辨率重建》方法：操作：不使用池化层的原因：《基于对抗网络遥感图像超分辨率重建研究》方法：遥感图像特点：本文的改进：CGAN原理：算法改进：网络结构：损失函数：数据集：《基于生成对抗网络的单帧遥感图像超分辨率
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2024-03-30 09:55:49
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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，
