常见的后剪枝算法包括错误率降低剪枝(REP,Reduced Error Pruning),代价复杂度剪枝(Cost Complexity Pruning),最小误差剪枝(Minimum Error Pruning)、悲观剪枝(Pessimistic Error Purning)、CVP(Critical Value Purning)、OPP(Optimial Purning)等方法,这些方法各有利弊,在合适的场景下选择合适的方法即可。 本文介绍ERP/...
在YOLOv5 模型中,枝剪算法主要应用于卷积层和全连接层。具体操作包括以下几个步骤: (1)对卷积层进行剪枝:通过移除部分卷积核,降低卷积层的参数量,从而减少计算复杂度。剪枝时,通常会保留对特征图贡献较大的卷积核,以保证模型的检测性能。 (2)对全连接层进行剪枝:通过减少全连接层的神经元数量,降低模型的参数量...
枝剪算法是一种模型压缩技术,通过剪枝操作降低模型的计算复杂度和参数量,从而提高模型在部署环境中的运行效率。剪枝操作主要分为两个步骤:首先,根据预先设定的剪枝比例,对模型中的权重进行排序,将权重值较小的权重剪掉;其次,利用启发式方法对剪枝后的模型进行优化,以减少对模型性能的影响。 4.枝剪算法在YOLOv5模型中...
这种情况下,预剪枝会过早停止决策树的生长。 C4.5算法常选择后剪枝的方法消除决策树的过度拟合 2 后剪枝 后剪枝是人们普遍关注的决策树剪枝策略,与预剪枝恰好相反,后剪枝的执行步骤是先构造完成完整的决策树,再通过某些条件遍历树进行剪枝,其主要思路是通过删除节点的分支并用树叶节点替换,剪去完全成长的树的子树,这...
PEP算法采用自顶向下的顺序遍历完全决策树Tmax,对每个内部节点t都注意比较其e’(t)与e’(Tt)+SE (e’(Tt))两者间的大小,如满足e’(t)≤e’(Tt)+SE (e’(Tt)),就进行剪枝——删除以t为根节点的子树而以一个叶子节点代之。 PEP方法是存在一些局限性的,但是在实际应用中PEP表现出了较高的精度。此外...
剪枝算法是一种优化搜索算法的技术,用于减少搜索空间,提高搜索效率。它通过在搜索过程中剪掉那些不必要继续搜索的分支,从而减少了搜索的时间和空间复杂度。 剪枝算法的核心是通过合理的判断条件来剪掉不必要的搜索分支,从而减少搜索时间和空间消耗。选择合适的剪枝技术需要针对具体问题进行分析和设计,以达到更高效的搜索效果...
YOLOv5模型枝剪算法通过对模型进行结构分析和权重分析,找出可以移除的冗余参数和层次,并将其从模型中删除。枝剪后的模型在保持相对较高的性能的同时,减小了模型大小和计算量。 3.1 结构分析 结构分析主要是通过对YOLOv5模型各个组件的结构进行研究,找出可以移除的冗余参数和层次。 例如,在主干网络中,可以通过删除一些...
ab剪枝算法就是其中的一种常见算法,它能够在搜索树中快速剪掉一些不必要的分支,从而减少搜索空间,提高搜索效率。 ab剪枝算法是一种基于最小-最大算法的剪枝技术。在搜索树中,每个节点都代表一个状态,通过搜索树的遍历,可以找到最优解。ab剪枝算法通过设置上界和下界来剪掉一些不可能产生最优解的节点,从而减少搜索...
剪枝算法常用的是三段式工作 pipeline: 训练、剪枝、微调。 上述算法步骤中,其中重点问题有两个,一个是如何评估连接权重的重要性,另一个是如何在重训练中恢复模型精度。对于评估连接权重的重要性,有两个典型的方法,一是基于神经元连接权重数值幅度的方法[1],这种方法原理简单;二是使用目标函数对参数求二阶导数表示...