非结构化(左)和结构化(右)剪枝的区别:结构化剪枝去除卷积滤波器和内核行,而不仅仅是剪枝连接。这导致中间表示中的特征图更少。 1.2 - 结构化剪枝 这就是为什么许多工作都专注于修剪更大的结构的原因,例如整个神经元 [36],或者在更现代的深度卷积网络中直接等效,卷积过滤器 [40, 41, 66]。由于大型网络往往包...
它实现了神经网络的压缩,让神经网络运行得更快,减少了网络训练的计算开销,这在把模型部署到手机或者其他终端设备上时显得尤为重要。在这篇指南中,我们会浏览一下神经网络剪枝领域的一些研究论文。 Pruning from Scratch(2019) 这篇论文的作者提出了网络剪枝流水线,能够从一开始训练模型时就进行剪枝。基于CIFAR10和Image...
第一篇L0方法看起来像是一个更简单的优化算法,第二篇Fisher修剪法论文来自于作者及其实验室。 第一篇论文:《Christos Louizos, Max Welling, Diederik P. Kingma (2018) Learning Sparse Neural Networks through $L_0$ Regularization》 论文地址:https://arxiv.org/abs/1712.01312 第二篇论文:《Lucas Theis, ...
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。传统的网络修剪方法有三步(如下所示)。 剪枝粒度 从network pruning的粒度来说,可以分为 (1)单个权重剪枝(weight);(2)核内权重剪枝(intra kernel weight);(3)卷积核剪枝(kernel);(4)通道剪枝(channel...
4. 论文提出的剪枝方法在3D卷积核中可以压缩到原来的1/10(在分类模型中),而且只损失一点点的精度。 在秀肌肉 5. 这个方法在大规模数据集中也很有用,说明咱们的方法很灵活。 在秀肌肉 Motivation: CNN是好东西,尽管在小样本数据集上很难训练出好的效果,但是如果将大型数据集训练出来的大型网络中迁移过来(也就...
我在本文中提到的剪枝(pruning),是指减少或控制非零参数的数量,或者在神经网络中使用很多特征映射。在高维中,至少有三种方法可以做到这一点,而剪枝就是其中之一: 正则化:修改目标函数或学习问题,所以优化可能会找到一个参数较少的神经网络。第一篇论文选择了这种方法。
这是关于模型剪枝(Network Pruning)的一篇论文,论文题目是:Learning both weights and connections for efficient neural networks,作者在论文中提出了一种通过网络剪枝对模型进行压缩的思路,详细地描述了模型剪枝的思路,流程和方法。 论文题目:学习权重和连接以提高神经网络的效率 ...
专利摘要显示，本发明提供一种深度神经网络模型的剪枝方法及相关组件，该方法包括：确定深度神经网络模型的权重矩阵；在稀疏计算平台上，基于离线阶段冗余筛除算法对权重矩阵的初步搜索空间进行修正，得到修正搜索空间；在修正搜索空间，基于在线阶段进化算法对权重矩阵进行迭代块稀疏剪枝。块稀疏可以同时在精度、稀疏度以及...
神经网络: 上海瀚讯 获得发明专利授权:一种基于通道剪枝的深度卷积神经网络模型的定位方法”;公司集成无线通信系统的核心网,采用遗传算法、神经网络、模糊控制等人工智能方法,优化多模车载网关网络流量控制。证券之星消息: 上海瀚讯 发明专利授权,根据企查查数据显示
论文链接:https://arxiv.org/abs/2006.05467 3、《Greedy Optimization Provably Wins the Lottery: Logarithmic Number of Winning Tickets is Enough》 神经网络模型往往都有大量的冗余参数,可以被剪枝算法删除和压缩。但是存在一个问题:允许模型性能减少某一程度下,我们到底能够剪枝掉多少参数?