避免这个问题的一个简单方法是采用逐层局部剪枝,即在使用的方法不能防止层崩溃时,在每一层剪枝相同的速率。 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...
使用剪枝后的网络架构,同时加载剪枝后的模型参数进行初始化 refine = 剪枝后的模型 if refine: checkpoint = torch.load(refine) print(checkpoint['cfg']) model = ASPNET(net_name=checkpoint['cfg'])#使用剪枝后的网络架构 model.cuda() model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) 1. 2. 3. 4....
不同的剪枝策略可能会对模型的性能和规模带来不同的影响,需要根据具体任务和模型来选择最佳的剪枝策略。 剪枝后的模型微调:剪枝后的模型可能会损失一些性能,需要进行精细的微调来恢复模型的性能。微调过程可能需要花费一定的时间和计算资源。 剪枝算法的复杂性:网络剪枝算法通常需要对模型进行多次迭代和剪枝操作,这增加了...
2.该方法是一种框架,只要是模型能求出参数的梯度,那么都可用这个方法进行稀疏化。 4. 例子 y=sin(x) 生成100个样本,然后随机生成(0,1)的噪声加到干净的样本上 A: 用全连接神经网络对y=sin(x)函数近似,如图,隐层节点为17个 B:通过剪枝算法得到的网络为 通过人为化简为 从上图可以看出...
本文方法优势:1)之前基于随机初始化剪枝的方法权重是不能预测的,本文方法的权重在选择子网络前是可以预先访问,2)选择的子网可以由若干掩码表示,可以极端地减少网络存储尺寸。 One-layer策略 由于广泛使用的堆叠简单模块的策略,本文方法探索在重复的模块中迭代选择不同的掩码的可行性。本文将L层网络表示为: NL:ω=[...
雷锋网(公众号: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...
Adam等人提出了一种粗粒度的基于显著性度量的通道剪枝算法。RNP中提出了一种运行时神经网络剪枝框架,在运行时根据输入图像和当前特征图,动态地判断每个卷积核的重要性并进行删减。StructuredPruning提出了包括特征映射剪枝、卷积核剪枝以及细粒度的核定长剪枝方法,通过显著性度量来删除DNN模型中的一部分网络结构,同时保持...
【深度学习】基于深度神经网络进行权重剪枝的算法(一) 1 pruning 2 代码例子 3 tensorflow2 keras 权重剪裁(tensorflow-model-optimization) 3.1 第一步 安装优化包 3.2 Train a model without pruning 3.3 Fine-tune pre-trained model with pruning(目前只支持序列模型和函数式模型,尚未支持子类化模型 ) ...
后剪枝:先完全构建决策树或神经网络模型,之后从底部向上检查每个子树,如果某个子树被替换为单个节点后,整体性能(如交叉验证误差)没有明显下降,则执行剪枝操作,即用该节点代表整个子树。 由以上的原理、步骤和分类,我们可以看出”剪枝策略”的基础是“有冗余”、“删除冗余连接”以提升整体“效率”,同时它有“重要性...
实验结果验证了 ThiNet 算法的有效性,其性能超过了现有的剪枝算法。 不同选择算法的性能比较:VGG-16-GAP 模型以不同的压缩率在 CUB-200 数据集上的剪枝效果。 团队使用 ThiNet 对 VGG-16 在 ImageNet 进行剪枝,从实验数据可以发现,ThiNet 不仅能够降低 FLOPs 以及网络参数,对于 top-1 和 top-5 准确率的影响...