结构化剪枝是一种从神经网络中删除整块滤波器、通道、神经元甚至整个层级(如图2(b)所示)的剪枝方法,也被称为组剪枝或块剪枝,它能对剪枝后的模型重新构造具有规律结构的紧凑模型,并不需要使用稀疏卷积库等专门的硬件和软件。而且结构化剪枝可以间接的加速神经网络的运算,减少网络参数量。此外,滤波器和通道剪枝等效,因...
结构化剪枝是一种从神经网络中删除整块滤波器、通道、神经元甚至整个层级(如图2(b)所示)的剪枝方法,也被称为组剪枝或块剪枝,它能对剪枝后的模型重新构造具有规律结构的紧凑模型,并不需要使用稀疏卷积库等专门的硬件和软件。而且结构化剪枝可以间接的加速神经网络的运算,减少网络参数量。此外,滤波器和通道剪枝等效,因...
结构化剪枝是一种从神经网络中删除整块滤波器、通道、神经元甚至整个层级(如图2(b)所示)的剪枝方法,也被称为组剪枝或块剪枝,它能对剪枝后的模型重新构造具有规律结构的紧凑模型,并不需要使用稀疏卷积库等专门的硬件和软件。而且结构化剪枝可以间接的加速神经网络的运算,减少网络参数量。此外,滤波器和通道剪枝等效,因...
例如,米什拉等人[27]总结了压缩技术,包括剪枝、量化、低秩分解和知识蒸馏,其中剪枝主要是从通道/过滤器剪枝引入的,许多必要的剪枝技术(如彩票假设)并未包括在内。一些综述工作(例如[30])侧重于回顾卷积神经网络剪枝,而缺乏对其他深度神经网络(例如:循环神经网络(RNN))剪枝的描述。 [31]的工作对截至2020年深度学习的...
一、剪枝 剪枝的背景 深度卷积神经网络(CNN)变得越来越广泛,以在不同的应用程序上实现高性能。尽管取得了巨大的成功,但将它们部署到资源受限的设备(如移动设备和无人机)上是不切实际的。解决此问题的一种直接解决方案是使用网络修剪,它是缓解了深度神经网络的过度参数化问题而提出的一种补救方法。传统的网络修剪方...
神经网络压缩 结构化剪枝 非结构化剪枝 I. 引言 深度卷积神经网络(CNNs)在包括图像分类【1】、目标检测【2】和图像分割【3】等广泛的应用中表现出色,并且在其他许多领域也取得了显著成绩【4】。已经提出了许多CNN结构,包括AlexNet【5】、VGGNet【6】、Inceptions【7】、ResNet【8】和DenseNet【9】。这些架构包含...
深度卷积神经网络的结构化剪枝:综述 作者:Yang He; Lingao Xiao源码:github.com/he-y/Awesome 摘要 深度卷积神经网络(CNNs)的卓越性能通常归因于它们更深更宽的架构,这可能会带来显著的计算成本。因此,修剪神经网络已经引起了人们的兴趣,因为它有效地降低了存储和计算成本。与导致非结构化模型的权重修剪不同,结构化...