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, ...
例如,与基线剪枝方法ProsPr相比,AlterMOMA将BEVfusion-mit的mAP提高了3.0%(64.3%→67.3%)、3.6%(61.9%→65.5%)和4.9%(58.6%→63.5%),分别是三个不同的剪枝比例。同样,AlterMOMA在不同剪枝比例下,比其他四种剪枝基线在BEVFusion-mit和BEVFusion-pku上获得了更高的mAP和NDS。在KITTI上进行3D物体检测的实验结果...
这篇论文提出的网络剪枝方法分为两部分。裁剪后的目标模型要么是由人工设计出来,要么是由剪枝算法计算得到。在该论文实验部分,作者还对比了两种结果,即从头开始训练一个裁剪过的模型,以及对继承的权重进行微调训练这两种训练方式的结果,每种结果里的网络类型都包含人工预定义网络和算法自动生成的网络两种。 论文页面:htt...
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 摘要 神经网络需要大量计算, 又占用大量内...
局部剪枝(左)和全局剪枝(右)的区别:局部剪枝对每一层应用相同的速率,而全局剪枝一次在整个网络上应用。 3 - 剪枝方法 现在我们已经获得了修剪结构和标准,剩下的唯一需要确认的是我们应该使用哪种方法来修剪网络。这实际上这是文献中最令人困惑的话题,因为每篇论文都会带来自己的怪癖和噱头,以至于人们可能会在有条不...
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。
一、剪枝 剪枝的背景 剪枝粒度 方法归类 1. 基于度量标准的剪枝 2. 基于稀疏训练的剪枝 3. 基于Predefined和Automatically剪枝方法归类 二、NSA 1. 搜索空间 2. 搜索策略与评估方法 3. 神经网络结构搜索加速 三、基于AutoML的模型压缩 主要论文方法总结
雷锋网 AI 科技评论按:百度关于网络压缩和加速的论文《 Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration》被 CCF A 类学术会议 CVPR 2019 收录为 Oral 论文,这篇论文提出了新的基于滤波器的几何中心(geometric median)的剪枝算法,来对神经网络进行压缩和加速。本文是论文作者...
论文使用一个迭代的、三阶段的框架来进行终身情感分类。首先,通过对 BERT 模型的所有保留权重应用不确定性正则化来训练新任务的初始网络。第二,采用基于权重的剪枝技术用将 BERT 模型中相对不重要的参数进行释放,以使准确度下降最小。第三,在剪枝后重新训练网络,以恢复当前任务的准确度。接下来,我们将详细介绍这三...