三、代码实现 PyTorch中的torch.nn.utils.prune模块是一个专门用于神经网络模型剪枝的工具集。 importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nn.utilsimportprune torch.manual_seed(888)# 创建一个简单的卷积层classSimpleModel(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleModel,self).__init__()self.conv=nn.Conv2...
连接剪枝,在权重设置为0并没有改变网络结构时属于非结构化剪枝,在连接删除改变网络结构时属于结构化剪枝。 神经元剪枝 神经元是神经网络的基本节点。神经元剪枝是将对输入和输出没有太大作用的网络节点及其相关连接一起剪掉,因此该剪枝方法会改变网络的结构属于结构性剪枝。 基于神经元剪枝更粗颗粒的剪枝,比如通道、滤...
在算法部署过程中,往往由于网络的规模太大,实际应用过程中运算速度过慢,而严重削弱网络性能,故在网络训练完成之后,往往需要对网络就行剪枝,去掉一些冗余的部分,在保证算法原有精度的同时,提升算法的性能(速度)。 问题:网络剪枝,是简单直接的降低网络的深度(层数)和宽度(通道数)吗? 回答:很多剪枝方法(不代表所有方法...
从network pruning的粒度来说,可以分为结构化剪枝(Structured pruning)和非结构化剪枝(Unstructured pruning)两类。早期的一些方法是基于非结构化的,它裁剪的粒度为单个神经元。如果对kernel进行非结构化剪枝,则得到的kernel是稀疏的,即中间有很多元素为0的矩阵...
CVPR 2016的《Fast convnets using group-wise brain damage》和NIPS 2016的《Learning structured sparsity in deep neural networks》介绍了对通道进行分组剪枝的概念,如上图,提出通过group lasso regularization来学习神经网络中的结构化稀疏性。可以看到,分组后每次剪枝都是对每一层中filter的同一个位置剪去,使用“...
浙江大华申请网络剪枝专利，减小剪枝处理对目标神经网络性能的影响 金融界 2024 年 10 月 28 日消息，国家知识产权局信息显示，浙江大华技术股份有限公司申请一项名为“一种网络剪枝方法、装置、终端及计算机可读存储介质”的专利，公开号 CN 118821893 A，申请日期为 2024 年 9 月。专利摘要显示，本发明提供一种网络...
神经网络中有大量的冗余的参数、神经元(over-parametered)。 2)网络剪枝:将不重要的参数或神经元进行移除,在对剪枝后的网络用原来的训练集进行微调,得到剪枝后的网络,并且可以进行迭代剪枝。具体如下: 3)为什么要进行网络剪枝? ① 因为小的网络很难进行训练,大的网络较容易进行优化。
简介:【轻量化网络】概述网络进行轻量化处理中的:剪枝、蒸馏、量化 前言 在实际工程中我们往往需要在pc端进行部署安装,这个时候我们迫切需要让神经网络的推理效率变的更快,精度尽量不会有损失,这个时候剪枝、蒸馏和量化是我们不二的选择。 剪枝
网络剪枝是一种优化技术，它通过移除神经网络中的一些权重或神经元来简化模型结构。剪枝可以是结构化的，即按照网络的层次或通道进行剪枝，也可以是非结构化的，即逐个权重或神经元地进行剪枝。剪枝的目标是在减少模型复杂度的同时，最小化对模型性能的影响。二、稀疏化技术的基本概念 稀疏化技术则是通过将网络中的...