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...
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...
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...
总体上为两类,即结构化剪枝(Structured pruning)和非结构化剪枝(Unstructured pruning)两类。非结构化剪枝通常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。上世纪的两篇论文Optimal brain damage. In NeurIPS, 1990和Second order derivatives for network ...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1801.05787 第二篇论文的标题中提到的修剪,其含义是在神经网络中减少或控制非零参数的数量,或者是在神经网络中需要用到的特征图数量。从更抽象的层面来看,至少有三种方法可以做到这一点,而修剪方法只是其中之一: 正则化该方法修改了目标函数/学习问题,因此优化过程中有可能会找到一...
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 ...
4. 论文提出的剪枝方法在3D卷积核中可以压缩到原来的1/10(在分类模型中),而且只损失一点点的精度。 在秀肌肉 5. 这个方法在大规模数据集中也很有用,说明咱们的方法很灵活。 在秀肌肉 Motivation: CNN是好东西,尽管在小样本数据集上很难训练出好的效果,但是如果将大型数据集训练出来的大型网络中迁移过来(也就...
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...
清华大学申请深度神经网络模型剪枝专利，通过离线阶段冗余筛除算法缩小了块剪枝的搜索空间，结合在线阶段进化算法迭代调整块剪枝来平衡推理精度和速度 金融界2024年3月26日消息，据国家知识产权局公告，清华大学申请一项名为“一种深度神经网络模型的剪枝方法及相关组件“，公开号CN117764135A，申请日期为2023年11月。专利...
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...