这篇文章是深度学习算法优化系列的第一篇文章,主要解读一篇ICLR 2017年的《Pruning Filters for Efficient ConvNets》,关于通道剪枝策略的一篇论文。论文原地址见附录。 背景 在模型压缩的方法中,包括剪枝,量化,多值网络,模型蒸馏等。这篇论文是模型剪枝当面的。剪枝最初应用应该是在决策树算法中,通过降低决策树的模型...
这篇文章不同于之前介绍的那篇 深度学习算法优化系列一 | ICLR 2017《Pruning Filters for Efficient ConvNets》 论文直接对卷积层的权重进行剪枝。而是提出了一个针对BN层的剪枝方法,论文利用BN层的权重(也就是BN层的缩放系数)来评估输入通道的重要程度(score),然后对score低于阈值(threshold)的通道进行过滤,之后在...
这篇文章不同于之前介绍的那篇深度学习算法优化系列一 | ICLR 2017《Pruning Filters for Efficient ConvNets》论文直接对卷积层的权重进行剪枝。而是提出了一个针对BN层的剪枝方法,论文利用BN层的权重(也就是BN层的缩放系数)来评估输入通道的重要程度(score),然后对score低于阈值(threshold)的通道进行过滤,之后在连接...
机器学习血管跟踪技术:从传统算法到深度学 | 在医学影像领域,开发高效的血管跟踪算法对于血管疾病的诊断和治疗具有重大意义。血管跟踪技术致力于解决关键点检测、中心线提取和血管分割等一系列识别挑战。 本综述文章深入探讨了血管跟踪方法,尤其聚焦于机器学习基方法。文章首先回顾了传统的机器学习算法在血管跟踪中的应用,...
#人工智能#人工智能算法 随着时间的推移和技术的进步,人工智能各个领域都有所发展,并涌现出了深度学习、自然语言处理等技术的重大突破。互联网的发展也使得海量数据变得可获取,数据驱动的机器学习和深度学习方法显著提升了图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的性能水平。