剪枝在dfs的应用——以切木棒问题为例在dfs中，大致有如下几种剪枝方法：优化搜索顺序 在搜索过程中，可以先从大的开始搜索。道理很简单，以填充空间为例，当我们先用体积大的物体填充时，空间会更快被填满，而剩余可选的决策数就少了。相反，如果从小物体开始，那么还会有很多空间，而可供选择的决策也有很多。排除等效冗余 防止某个方案的重复出现，如对于某些组合，先选择A再选择B和先选择B再选择A的情况，这时我们
剪枝——预剪枝、后剪枝
原创
2024-07-10 16:35:08
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因工作需要，需要将目标检测模型 部署在开发板上。在走了很多弯路后 找到一个成功的案例并记载下来这里说一下我现有的硬件设备 。我是购买的RADXA的rock3a开发板 搭载的soc是rk3568这是开发板的正面图，因为瑞芯微针对计算机视觉中的目标检测模型有一套自己的前向推理框架，所以我就着眼于搭载rockchip的开发板rock3a目标检测模型 这里采用的是yolo模型 由于原生yolo
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2024-07-05 20:05:07
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目录Keras简介快速浏览模型安装和导入转换器将Keras模型转换为ONNX摘要和后续步骤参考文献下载源547.1 KB系列文章列表如下：ONNX系列一 --- 带有ONNX的便携式神经网络ONNX系列二 --- 使用ONNX使Keras模型可移植ONNX系列三 --- 使用ONNX使PyTorch AI模型可移植ONNX系列四 --- 使用ONNX使TensorFlow模型可移植ONNX系列五
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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# 从入门到精通：如何实现"from rknn.api import rknn"
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现"from rknn.api import rknn"这个操作。在这篇文章中，我将逐步展示整个流程，并为每一个步骤提供详细的代码示例和解释。
## 整个流程
在介绍每一个步骤之前，我们先来看看实现"from rknn.api import rknn"的整个流程。以下
原创
2024-04-28 10:21:38
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关于RKNN RKNN 是Rockchip npu 平台使用的模型类型，以.rknn后缀结尾的模型文件。Rockchip 提供了完整了模型转换 Python 工具，方便用户将自主研发的算法模型转换成 RKNN 模型，同时 Rockchip 也提供了C/C++和Python API 接口。
RKNN
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2024-05-21 15:24:31
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最近忙于爬坑搭建自己的公网流媒体服务器，RKNN的使用教程写的不太及时，在此对各位朋友说声抱歉。我将继续努力将本人使用RKNN工具进行算法移植、开发的教程分享给大家。 文章目录1.可视化工具的启动2.可视化工具功能介绍3.本人遇到的问题汇总 1.可视化工具的启动RKNN ToolKit有两种使用工具，一种是通过Python工具进行模型转换及量化，另一种通过可视化工具手动选择进行模型转换及量化
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2024-06-21 17:27:14
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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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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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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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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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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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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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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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