具体来说,是在训练网络之前、期间还是之后进行静态剪枝还是动态(即运行时)剪枝? 这个问题涉及了神经网络中剪枝权重和训练权重的排列安排,以便进行静态剪枝。根据剪枝是在训练前、训练期间还是训练后进行,可以将静态剪枝安排分为三类:训练前剪枝(PBT)、训练中剪枝(PDT)和训练后剪枝(PAT),三种静态剪枝流程的示例如图3所...
一些综述工作(例如[30])侧重于回顾卷积神经网络剪枝,而缺乏对其他深度神经网络(例如:循环神经网络(RNN))剪枝的描述。 [31]的工作对截至2020年深度学习的稀疏性进行了全面的回顾,但对新兴剪枝方法的研究很少,例如对比学习中的剪枝[32]和自监督剪枝[33]等。Wang等人[34]仅对初始化时的剪枝进行了概述,不包括对训练...
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...
具体来说,是在训练网络之前、期间还是之后进行静态剪枝还是动态(即运行时)剪枝? 这个问题涉及了神经网络中剪枝权重和训练权重的排列安排,以便进行静态剪枝。根据剪枝是在训练前、训练期间还是训练后进行,可以将静态剪枝安排分为三类:训练前剪枝(PBT)、训练中剪枝(PDT)和训练后剪枝(PAT),三种静态剪枝流程的示例如图3所...
深度卷积神经网络的结构化剪枝综述 作者:Yang He;Lingao Xiao 摘要 深度卷积神经网络(CNNs)的显著性能通常归因于其更深和更宽的架构,但这也带来了显著的计算成本。因此,剪枝神经网络引起了广泛关注,因为它有效地降低了存储和计算成本。与导致非结构化模型的权重剪枝不同,结构化剪枝通过生成硬件友好型模型提供了实际...
在训练神经网络之前,可以通过对初始权重进行剪枝来减少网络的计算量和存储需求。这种方法称为训练前剪枝(Pruning Before Training,PBT),是一种静态剪枝方法,也称为预先剪枝或初始化剪枝。可以在不影响网络性能的情况下减少训练时间和资源消耗。 PBT通常遵循两步阶段:先根据特定准则直接剪枝未训练的密集网络,再训练稀疏网...
深度神经网络剪枝技术:经典论文归类与综述,基于度量标准的剪枝这类方法通常是提出一个判断神经元是否重要的度量标准,依据这个标准forefficientconvnets.InICLR,20
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。除非下层的硬件和计算库对其有比较好的支持,pruning后版本...
细分来说,模型压缩又可分很多方法,如剪枝(Pruning)、量化(Quantization)、低秩分解(Low-rank factorization)、知识蒸馏(Knowledge distillation)。每一子类方法展开都可以是很大的话题,所以我们一个个来,今天主要只限于pruning方法。 它基于一个假设,或者说目前的共识。就是DNN的过参数化(Over-parameterization)。我们知道...
深度卷积神经网络的结构化剪枝:综述 作者:Yang He; Lingao Xiao源码:github.com/he-y/Awesome 摘要 深度卷积神经网络(CNNs)的卓越性能通常归因于它们更深更宽的架构,这可能会带来显著的计算成本。因此,修剪神经网络已经引起了人们的兴趣,因为它有效地降低了存储和计算成本。与导致非结构化模型的权重修剪不同,结构化...