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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对神经网络进行剪枝这个想法并不新奇，可追溯至1900年（Yan Lecun的工作-http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-90b.pdf）。其基本的思想是：神经网络的参数众多，但其中有些参数对最终的输出结果贡献不大而显得冗余，剪枝顾名思义，就是要将这些冗余的参数剪掉。首先，需要根据对最终输出结果的贡献大小来对模型的神经元们排序，然后，舍去那些贡献度低
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2024-01-03 09:59:25
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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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目录网络定义剪枝代码详解 计算各通道贡献度对贡献度进行排序 计算要剪掉的通道数量新建卷积层 权重的重分配新卷积代替model中的旧卷积 新建BN层 剪枝前后网络结构以及参数对比 完整代码更新内容： 剪枝：绘制2D权重：绘制3D权重 还有一点需要说明，本篇文章现仅支持卷积层的剪枝(后续会不断更新其
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2023-11-27 09:54:25
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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
# 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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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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【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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责编 | Carol出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）一年一度在人工智能方向的顶级会议之一AAAI 2020于2月7日至12日在美国纽约举行，旨在汇集世界各地的人工智能理论和领域应用的最新成果。以下是蚂蚁金服的技术专家对入选论文《基于可解释性通道选择的动态网络剪枝方法》与《无语预训练的网络剪枝技术》做出的深度解读。让我们先来看看《基于可解释性通道选择的动态网络剪枝方法》。基于可解
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2024-01-22 12:49:50
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深度压缩DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN CODING：用剪枝、训练量化和霍夫曼编码压缩深度神经网络这篇论文是Stanford的Song Han的 ICLR2016 的 best paper1 Abstract论文想解决的问题？神经网络的
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2023-08-14 13:58:07
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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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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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神经网络剪枝技术1.神经网络压缩技术当前的神经网络压缩技术主要有6类：网络剪枝、参数共享、量化、网络分解、网络蒸馏、紧凑网络设计。1.1网络剪枝 网络剪枝使用的比较广泛，将会在第二节详细介绍进行介绍。1.2参数共享 主要思想是让网络中多个参数共享同一值，但具体实现方式不同。如利用k均值聚类、低秩分解、权重采样等。但可能会因为过分追求模型压缩比导致模型精度的下降。1.3量化 量化方法通过降低权重所需
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2023-10-29 10:42:25
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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
简介模型剪枝就是根据神经元的贡献程度对网络中的神经元进行排名，可以从网络中移除排名较低的神经元，从而形成一个更小、更快的网络模型。基本思想示意图：模型剪枝根据神经元权重的L1/L2范数来进行排序。剪枝后，准确率会下降，网络通常是训练-剪枝-训练-剪枝（trained-pruned-trained-pruned）迭代恢复的。如果我们一次剪枝太多，网络可能会被破坏得无法恢复。所以在实践中，这是一个迭代
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2024-02-04 20:31:53
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模型剪枝简单理解1 概念2 引入3 过程4 权重筛选5 举例 最近在学习模型剪枝的方法，尝试了TF官方的模型剪枝工具tfmot，这里对目前学习到的模型剪枝做简单总结。学习过程中参考了Sayak Paul的一篇文章Scooping into Model Pruning in Deep Learning1 概念剪枝是将神经网络中的不重要参数置为02 引入考虑函数 f(x) = x + 5x2，系数分
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2023-08-26 16:26:18
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作者：Derrick Mwiti机器之心编译参与：魔王、蛋酱剪枝是一种帮助神经网络实现规模更小、效率更高的深度学习方法。这是一种模型优化技术，它删除权重张量中不必要的值，从而使得压缩后的神经网络运行速度更快，网络训练过程中的计算成本也有所降低。在将模型部署到手机等边缘设备上时，剪枝的作用更加明显。本篇精选了神经网络剪枝领域的一些研究论文，供大家学习参考。论文 1：Pruning from Scra
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2024-01-20 21:47:36
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1. 问题叙述 心血来潮写点最近做的成果，主要分成两个博客来进行阐述。研究生上了一年半看了不少关于剪枝神经网络方面的文章，但是有很少的文章能让人感觉到耳目一新，打通了任督二脉的感觉。前段时间看到了一个剪枝算法就有这种感觉。和大家分享下。 全连接神经网络在很多方面都用的很多，这我就不赘述了，全连接有很强的逼近能力但是很容易导致过拟合。所以 机器学习与模式识别最核心的问题就是减小系统的复杂
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2023-09-21 06:31:46
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PRUNING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR RESOURCE EFFICIENT INFERENCE --- 基于资源高效推理的裁剪卷积神经网络这篇论文来自NVIDIA，2017年发表的。与network-slimming一样通过结构化剪枝方法进行通道剪枝，核心思想就是移除一些冗余的channel，从而简化模型。当删减某些通道的同时也裁剪了卷积核中与这些通道
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2023-09-27 13:46:17
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