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如何实现神经网络中近零参数的去除/剪枝？

神经网络中的参数剪枝是一种常见的模型压缩技术，旨在减少模型的参数数量，从而降低模型的存储需求和计算复杂度，提高模型的推理效率。下面是实现神经网络中近零参数的去除/剪枝的步骤：

网络训练：首先，使用传统的训练算法（如反向传播）对神经网络进行训练，以获得一个具有较高准确率的基准模型。
参数重要性评估：通过对训练好的模型进行参数重要性评估，可以确定每个参数对模型性能的贡献程度。常用的评估方法包括：
- 权重重要性：通过计算每个权重对模型损失函数的梯度大小来评估权重的重要性。
- 过滤方法：通过设置一个阈值，将权重的绝对值小于阈值的参数视为不重要的参数。

参数剪枝：根据参数重要性评估的结果，将重要性较低的参数进行剪枝。剪枝可以通过以下两种方式进行：
- 结构化剪枝：将整个神经元、通道或层级进行剪枝，以实现对参数的整体减少。
- 非结构化剪枝：直接将参数的数值置零，从而实现对参数的个别减少。
精调和重训练：剪枝后的模型通常会出现一定的性能下降，因此需要进行精调和重训练。具体步骤包括：
- 使用剪枝后的模型进行推理，并评估模型的性能。
- 对剪枝后的模型进行微调，可以使用较小的学习率和较少的训练轮数。
- 重复以上步骤，直到模型性能满足要求。
应用场景和优势：参数剪枝可以在不显著损失模型性能的情况下，大幅度减少模型的参数数量，从而减小模型的存储需求和计算复杂度。这对于在资源受限的设备上部署模型（如移动设备、嵌入式设备）非常有用。此外，参数剪枝还可以提高模型的推理速度，加快模型的响应时间。

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相关搜索:Groovy脚本来实现“如何在Hudson或Jenkins中获取依赖于其他参数的参数”？Magento 2:如何在UI中实现验证-带参数的组件如何为依赖于Rust中泛型类型参数的结构定义关联函数的不同实现？如何为特征中不带生命周期参数的类型实现命名生命周期？如何从wine数据集中解决Keras神经网络实现中的错误如何在Eloquent中实现两个以上参数的IF语句如何在getStaticPaths中实现从API调用到参数的映射？如何在Keras中理解简单神经网络Python代码的密度层参数如何在matlab中实现矩阵的补零如何在Python中实现不同参数类型的函数重载？

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关于模型压缩，近一个月从模型精简，硬件实现，到模型剪枝

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斯坦福博士韩松毕业论文：面向深度学习的高效方法与硬件

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AI综述专栏 | 深度神经网络加速与压缩

在下面的几节中，我们将详细描述不同的剪枝方法。 2.1 非结构化剪枝非结构化剪枝是指网络的任何位置的参数都可以被剪掉，由于没有对剪枝的形式做任何额外的限制，可以达到很高的稀疏度。...网络剪枝之后，需要对网络进行重训练，以弥补剪枝过程中的精度损失。在[14]中，某个权值一旦被剪掉，在后续的重训练过程中一直保持为零，所以可能导致精度下降。...为了解决这个问题，[12]提出了一个动态网络剪枝框架，它由两个操作组成：剪枝和恢复。剪枝操作旨在去除那些当前不重要的参数，而恢复操作旨在恢复被错误剪掉的连接。...通过去除比例因子接近零的卷积核，该方法可以在没有引入额外开销的条件下，实现网络的通道剪枝。...同时，由于每个卷积核的稀疏模式是相同的，因此，对于每一层，可以只保存一份非零元素位置的标记，从而可以实现高效的存储。 3、权值张量低秩分解 ---- 卷积层的参数 ?

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深度神经网络剪枝综述

深度神经网络剪枝是其中一种神经网络压缩技术，深度学习模型中一般存在着大量冗余的参数，通过将权重矩阵中相对“不重要”的权值剔除，以减少神经网络中的冗余参数和结构，从而减小模型的大小和计算量，提高模型的推理速度和存储效率...这种方法可以实现高剪枝率，对精度影响较小，但可能会导致不规则的稀疏模式，这对硬件加速来说是挑战。总的来说，非结构化剪枝是一种精细的剪枝方法，可以用于神经网络中特定的加速。图1 非结构化剪枝的可视化。...而且结构化剪枝可以间接的加速神经网络的运算，减少网络参数量。...彩票假设（LTH）：是神经网络剪枝领域中具有影响力的假设之一。它给定预训练神经网络，基于权重幅度，迭代移除一定比例的权重，剪枝后剩余权重用原始初始化参数重新训练，以保持原始网络准确性。...剪枝标准基于幅度的剪枝，是基于幅度剪枝是最早且最流行的用于减少神经网络隐藏单元数量的剪枝方法之一。它的核心思想是去除具有最小绝对值的权重，这些权重对网络输出的影响最小。

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如何在生产环境中实现Elasticsearch的零停机升级

好吧，Elasticsearch是为零停机升级而设计的，但在满负荷的同时升级Elasticsearch引擎确实需要一些知识和准备。...在这篇博客中，我们将介绍零停机时间升级Elasticsearch环境的步骤。我们将提供指导方针和策略，以便在active的生产环境上运行升级时将风险降到最低。...如果集群中包含的索引是在前一个主要版本之前创建和写入，那么就需要重建索引才能在新版本中得到支持。（例如，Elasticsearch 7.x不能读取5.x中创建的索引）。...2.1 滚动升级（minor或单个major升级）最快的升级途径是滚动升级。滚动升级允许Elasticsearch集群一次升级一个节点，因此停机时间为零。...尽管如此，在大多数情况下，测试环境通常没办法一一模拟的现实世界中的场景。因此，总是建议有一个回归路径，以防万一出现问题。

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RMNet推理去除残差结构让ResNet、MobileNet、RepVGG Great Again（必看必看）

主要贡献总结如下：作者发现用重参数化方法去除残差连接有其局限性，特别是在模型较深的情况下。...可以通过重新参数化的方式获得没有残差连接的DNN:重新参数化意味着使用一个结构的参数来参数化另一组参数。这些方法首先训练具有残差连接的模型，并在推理时通过重新参数化去除残差连接。...RepVGG只在训练时部署残差神经网络。在推理时，RepVGG可以通过重新参数化将残差块转换为由卷积和ReLU组成的普通模块。...然而，那些利用交换性的重新参数化方法只能应用于线性层，即非线性层必须在残差连接之外，这限制了神经网络在大深度的潜力。 3、Filter剪枝 Filter剪枝是一种常见的加速CNN的方法。...在图2中研究了网络深度如何影响ResNet和RepVGG的网络性能。作者使用的数据集是CIFAR-10/100。

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性能提升最高达120倍！滴滴实习生提出自动结构化减枝压缩算法框架 | AAAI 2020

这就是滴滴实习生提出的自动结构化减枝压缩算法框架带来的性能提升，名为AutoCompress。核心在于自动化的去寻找深度模型剪枝中的超参数，去除模型中不同层的参数冗余。...自动化设置深度模型剪枝中的超参数近年来，随着深度神经网络模型性能不断刷新，模型的骨干网络参数量愈发庞大，存储和计算代价不断提高，从而导致难以部署在资源受限的嵌入式平台上。...但它也有“硬伤”，在算法实现过程中涉及到到大量的超参数设置。比如如何确定模型的压缩维度，或者如何确定模型中每层的压缩比例等等。...每一轮算法中的温度参数T会下降，直到T下降到某个阈值后即停止搜索。最后，根据搜索得到的超参数，对神经网络进行结构化剪枝操作。效果如何？...所以，他们得出结论，与其他方法相比，AutoCompress的效果超过各种神经网络压缩方法与框架，得到的高效神经网络模型可以在嵌入式移动系统中实现实时推理运算。

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【AI不惑境】模型剪枝技术原理及其发展现状和展望

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CVPR 2024 | 让视频姿态Transformer变得飞速，北大提出高效三维人体姿态估计框架HoT

该框架可以即插即用无缝地集成到 MHFormer，MixSTE，MotionBERT 等模型中，降低模型近 40% 的计算量而不损失精度，代码已开源。...因此，在追求高效设计策略时，维持一个较大的时间感受野对于实现精确的估计是至关重要的。视频冗余得去除：由于相邻帧之间动作的相似性，视频中经常包含大量的冗余信息。...与传统的 VPT 不同，HoT 先剪枝去除冗余的 Token，再恢复整个序列的 Token（看起来像一个 “沙漏”），使得 Transformer 的中间层中仅保留少量的 Token，从而有效地提升了模型的效率...基于这一理念，本文提出了一种简单、有效且无需额外参数的 Token 剪枝聚类（Token Pruning Cluster，TPC）模块。...TRA 模块的结构如下图所示，其利用最后一层 Transformer 中的代表性 Token 和初始化为零的可学习 Token，通过一个简单的交叉注意力机制来恢复完整的 Token 序列。

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我总结了70篇论文的方法，帮你透彻理解神经网络的剪枝算法

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如何在 Spring Boot 中实现在 Request 里解密参数返回的功能？

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