2024年4月7日 · 剪枝简介. 模型剪枝(Model Pruning)是一种用于减少神经网络模型参数数量和计算量的技术。. 它通过识别和去除在训练过程中对模型性能影响较小的参数或连接,从而实现模型的精简和加速。. 通常,模型剪枝可以分为两种类型:结构化剪枝(Structured Pruning)、非 ...
每次剪枝后,使用 ModelSpeedUp 对前馈神经网络层进行剪枝,以实现真正意义上的修剪参数,而不是将需要修剪的参数用0替换。 实验结果 通过调整 regular_scale 参数的值和前馈神经网络的剪枝次数,研究员们得到了具有不同稀疏度和性能的模型。
Hi,大家好,我是LiteAI,持续分享边缘计算和轻量化神经网络技术的平台。. 今天分享一篇ICML2022文章,相关工作里包含结构化剪枝和非结构化剪枝,关于神经元松弛模型剪枝对于鲁棒性影响的研究,该文章从剪枝的另一个角度出发,其通过将冗余的非线性激活 ...
当前看到的有关网络剪枝的论文都是在AlexNet、VGG16、ResNet等卷积冗余度大的模型上进行,所以我不清楚是网络剪枝的研究还处于一个很浅层的程… 显示全部
Alpha-Beta剪枝(Alpha-Beta Pruning) 蒙塔卡洛树搜索(Monte-Caelo Tree Algorithm) 最大最小算法是对抗搜索中最基本的搜索方法; Alpha-Beta剪枝算法是一种对最大最小搜索进行改进的算法,即在搜索过程中可以减去无需搜索的分支节点,且不影响搜索结果; 蒙特卡洛树 ...
2023年10月19日 · 剪枝一般只能保证效果不降太多,那你的方向可以变为:剪枝后NAS,效果为:参数量和之前变化量不大,甚至更少,却能提升效果。. 2 在非理论方面,能否借助chatgpt,甚至文心一言等大模型工具,将你的问题具体化。. 看看大模型的回答,只要有一句话能给你 ...
植物做造型,控制长势,或者促进开花之类的都需要通过剪枝来完成。典例可参见《剪刀手爱德华》。 根据曾经苗圃师傅的总结归纳出以下几点: 1. 剪刀要锋利。不要锈。手势要快准狠。创口参差不齐,容易生病。 2. 大太阳天不要剪。高温天不要剪。
2024年3月12日 · 相比之下,剪枝方法会删除多余的模型参数以减少整体参数计数。剪枝可以直接应用于经过训练的模型,而无需重新训练,并且通常比量化方法对硬件更友好。 虽然最近基于模型剪枝的大型语言模型压缩方法取得了重大进展,但现有的方法通常设计得相对复杂。
2021年3月16日 · 一般来说,减少计算量的剪枝方式我们称为结构剪枝,拿通道剪枝为例,假设原始卷积层输入输出通道数分别为M,N,卷积核大小k*k,输出特征图大小H*W,则此层计算量FLOPs=k*k*M*N*H*W。. 若通道剪枝之后,输出通道数由N变为N` (N`<N),则计算量减少为FLOPs=k*k*M*N`*H*W ...
模型剪枝是去除神经网络中不必要的部分,来减少模型的大小和计算量。模型剪枝会删除神经网络中较小的权重或节点,或者将其置为0,从而减少模型中的参数数量和计算量。 知识蒸馏是一种将大型神经网络中的知识转移到小型神经网络中的方法。