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:https://arxiv.org/abs/1810.05270v2 下图显示了预定义的结构化剪枝结果,使用的是基于L1-norm的过滤器剪枝。
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...
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如下表2所示。表2列出了在不同剪枝比例下,使用不同方法剪枝的模型在KITTI验证数据集上的性能。基线模型是AVOD-FPN架构。实验结果表明,现有的剪枝方法在不同难度的不同...
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, ...
while!网络收敛:fine-tune# 到这一步的时候,网络就收敛了while!符合结束条件:进行剪枝进行fine-tune# 到这一步的时候,结束剪枝和fine-tune,模型压缩完毕 这里提到了(原文中红色背景字),这个方法很简单,但是它能不能有效与剪枝标准息息相关,也就是说重点在于剪枝的标准是什么,也就是什么样的layer/parameter应该被...
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 ...
网络剪枝是网络的压缩和加速中一个重要的方向,自1989年LeCun提出以来,得到了迅速发展。现在主要分为2种方向:1)权重剪枝;2)滤波器剪枝。滤波器剪枝相对于权重剪枝有一系列优点,包括它可以得到规则的模型,由此减少内存消耗,并且加速网络的推断。 图1: 滤波器剪枝 上图是典型的滤波器剪枝的流程。现有的方法认为滤波器...
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...
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...