模型剪枝就是删除小于一定阈值的连接或神经元节点得到更加稀疏的网络。 在这个过程中很有可能因为连接剪枝是一个非常不规则的操作，我们实现的时候通常会维护一个维度相等的矩阵，称为掩膜(mask)矩阵。...剪枝的不同力度，从单个神经元和连接到整个网络层 模型剪枝的力度可以是权重、神经元到整个网络层。...但是这两种方法只是在训练的时候使用，在测试的时候是不会对模型产生影响的，所以它们终究还不是应用于模型剪枝的方法。...权重的冗余性 我们之所以能够对模型进行剪枝，本质上还是网络中的一些参数是冗余的，我们删除一些并不会对网络造成很大的影响，所以才可以去剪枝。...====] - 3s 4ms/step - loss: 0.0705 - accuracy: 0.9800 - val_loss: 0.0706 - val_accuracy: 0.9766 对比基准模型和剪枝模型
如何通过剪枝使模型更小，含代码示例及详细解释。...我们了解到，剪枝是一种模型优化技术，包括去掉权重张量中不必要的值。这使模型更小且精度和基线模型非常接近。 在本文中，我们将通过一个示例来应用剪枝，并查看对最终模型大小和预测误差的影响。...之后，我们将它与全局剪枝后的模型比较，然后与只剪稠密层的模型比较。...，我们注意到它略高于未剪枝模型。...比较从不同剪枝参数得到的 MSE 是有意义的，这样你可以保证模型性能不会更差。 ---- 比较模型大小 现在让我们比较有剪枝和没有剪枝的模型的大小。我们开始训练并保存模型的权重以便以后使用。
模型剪枝的定义深度学习网络模型从卷积层到全连接层存在着大量冗余的参数，大量神经元激活值趋近于0，仅仅只有少部分（5-10%）权值参与着主要的计算....将这些神经元去除后可以表现出同样的模型表达能力，这种情况被称为过参数化，而对应的技术则被称为模型剪枝。...它能帮助我们获得一个更简单,更高效的模型. 从而减小模型对于计算空间和时间的消耗。二. 模型剪枝的分类 根据粒度的不同，至少可以粗分为4个粒度。...而滤波器剪枝(Filter-level) 只改变了网络中的滤波器组和特征通道数目，所获得的模型不需要专门的算法设计就能够运行，被称为结构化剪枝。...模型剪枝的步骤模型剪枝的步骤如下：[image.png]第一步：训练一个基准模型。第二步：去掉一些不重要的连接，得到剪枝后的网络。
未剪枝模型预测标注: 万圣节南瓜，剪枝模型预测标注: 灯罩 （6）参考正确标注: 培养皿，未剪枝模型预测标注: 浓咖啡，剪枝模型预测标注: 培养皿 （7）参考正确标注: 豪华轿车，未剪枝模型预测标注:...: 咖啡机，剪枝模型预测标注: 咖啡壶 （2）参考正确标注: 铁甲，未剪枝模型预测标注: 护胸甲，剪枝模型预测标注: 铁甲 （3）参考正确标注: 摇篮，未剪枝模型预测标注: 摇篮车，剪枝模型预测标注:...: 屏幕，剪枝模型预测标注: 电视 （7）参考正确标注: 圣诞袜，未剪枝模型预测标注: 袜子，剪枝模型预测标注: 圣诞袜 （8）参考正确标注: 防浪堤，未剪枝模型预测标注: 湖边，剪枝模型预测标注: 海滨...: 浴巾，剪枝模型预测标注: 大白鲨 （2）参考正确标注: 菜花，未剪枝模型预测标注:菜花，剪枝模型预测标注: 洋蓟 （3）参考正确标注: 草帽，未剪枝模型预测标注: 牛仔帽，剪枝模型预测标注: 面团...，未剪枝模型预测标注: 墨西哥卷饼，剪枝模型预测标注：盘子 （6）参考正确标注: 糖果，未剪枝模型预测标注: 包，剪枝模型预测标注: 杂货店 （7）参考正确标注: 双杠，未剪枝模型预测标注: 双杠，剪枝模型预测标注
导语：模型剪枝算法核心在于找到“不重要”的参数并且实现裁剪。为寻找到较优的剪枝策略，我们往往需要尝试多种剪枝策略和剪枝策略性能评估。...通常剪枝策略评估方法是将剪枝后的模型训练到收敛或者训练规定好数量epoch后进行性能比较。不管是人工调试剪枝策略还是自动搜索剪枝策略，都需要多次评估剪枝策略。...因此，EagleEye提出一种快速并且准确衡量子网络性能的方法，加快剪枝的过程。 EagleEye 动机 传统模型剪枝的三步流程是：模型预训练、模型剪枝和finetuning。...因为剪枝后模型精度下降比较明显，finetuning能够有效提升剪枝后模型精度。...总结 EagleEye论文的思想比较简单，但是其一定程度上解释了剪枝后模型精度下降的原因，并且提出了修正finetuning前后模型精度弱相关的办法，从而省去了评估剪枝策略中finetuning模型过程
03 剪枝 模型剪枝是指去除模型参数中冗余或不重要的部分，这个过程与哺乳动物幼年神经突触消失的过程极为相似。...结构剪枝聚焦于去除模型结构的冗余，以精简模型结构来减小模型的存储空间，满足算力需求。 结构剪枝更具有针对性，不同于元素剪枝适用于所有模型，对于不同的模型结构，结构剪枝可以设计不同的剪枝策略。...剪枝操作也会对模型带来精度损失。 一般而言，根据剪枝流程的位置，可以将剪枝操作分为两种：训练时剪枝和后剪枝。...训练时剪枝其实和训练时使用Dropout 操作较为类似，训练时剪枝会根据当前模型的结果，删除不重要的结构，固化模型再进行训练，以后续的训练来弥补部分结构剪枝带来的不利影响，避免模型因为剪枝操作而造成的精度陡降...后剪枝则是在模型训练完成后，根据模型权重参数和剪枝测试选取需要剪枝的部分，比较粗暴，但与训练时剪枝所需的额外计算量和控制流程相比，后剪枝是较为简单的做法。
为了解决这个问题，模型剪枝压缩成为了一种常用的方法。在本文中，我们将讲解如何使用YOLOv5模型进行剪枝压缩，以实现模型的高效部署。...模型剪枝压缩概述模型剪枝压缩是一种通过减少模型参数、减少冗余计算、优化模型结构等手段来减小模型体积和计算复杂度的方法。...YOLOv5模型剪枝压缩方法在进行YOLOv5模型剪枝压缩时，可以采用以下几种常用的方法：1. 通道剪枝通道剪枝是指通过剪枝模型中的冗余通道来减少模型的参数和计算量。...常用的网络剪枝方法有剪枝率控制、一致性剪枝、模型量化等。3. 知识蒸馏知识蒸馏是指通过以一个复杂模型（教师网络）的预测结果作为监督信号来训练一个简化的模型（学生网络），从而实现模型的压缩。...重新训练或微调：根据剪枝后的模型，重新训练或微调模型，以保持模型性能并提高模型压缩效果。模型部署：将剪枝压缩后的模型部署到目标设备上，并进行推理或应用。
剪枝算法还是三步剪枝：train-prune-finetune，而且是layer by layer的剪枝。本文由作者授权首发于GiantPandaCV公众号。...文章的主要思路是：ThiNet是基于filter剪枝，将filter剪枝操作形式化地定义为一个优化问题，通过下一层的统计信息来指导当前层的剪枝。...也就是发现这样的剪枝对 层的输出（也是 层的输入）很小影响，作者提出ThiNet剪枝。...ThiNet剪枝流程：选择channel子集、剪枝、finetune，如下如图 ?...1、对前面10层剪枝力度大，因为前面10层的feature map比较大，FLOPs占据了超过90% 2、全连接层占据了 86.41%的模型参数，所以将其改成global average pooling
剪枝是模型压缩的一个子领域，依据剪枝粒度可以分为非结构化/结构化剪枝，依据实现方法可以大致分为基于度量标准/基于重建误差/基于稀疏训练的剪枝，并且逐渐有向AutoML发展的趋势。...由于实现方法在剪枝粒度上是有通用性的，本文主要从实现方法进行展开，康康近年来关于剪枝的有的没的，从个人角度对近几年经典的剪枝方法以及其拓展进行一下梳理。...剪枝之外 提升精度： 利用剪枝的方式来提升模型精度，比如DSD: Dense-Sparse-Dense Training for Deep Neural Networks(ICLR2017)利用非结构化剪枝...总结 一脉梳理下来感觉做纯的剪枝感觉很难了，对比人工设计的结构和准则，NAS出来的模型可以又小巧精度又高，剪枝也逐渐受其影响快、准、狠地寻找结构。...Reference 1、闲话模型压缩之网络剪枝（Network Pruning）篇 https://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/100621397
---- 作者：Colorjam https://zhuanlan.zhihu.com/p/97198052 剪枝是模型压缩的一个子领域，依据剪枝粒度可以分为非结构化/结构化剪枝，依据实现方法可以大致分为基于度量标准...由于实现方法在剪枝粒度上是有通用性的，本文主要从实现方法进行展开，康康近年来关于剪枝的有的没的，从个人角度对近几年经典的剪枝方法以及其拓展进行一下梳理。...剪枝之外 提升精度： 利用剪枝的方式来提升模型精度，比如DSD: Dense-Sparse-Dense Training for Deep Neural Networks(ICLR2017)利用非结构化剪枝...总结 一脉梳理下来感觉做纯的剪枝感觉很难了，对比人工设计的结构和准则，NAS出来的模型可以又小巧精度又高，剪枝也逐渐受其影响快、准、狠地寻找结构。...Reference 闲话模型压缩之网络剪枝（Network Pruning）篇 技术文章配图指南 下载一：中文版！学习TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习和数据结构五件套！
02 模型压缩技术有哪些 目前我自己了解到的的模型剪枝技术包含以下几个方向， ?...（模型构成） 剪枝：深度学习模型可以看作是一个复杂树状结构，如果能减去一些对结果没什么影响的旁枝，就可以实现模型的减小 量化：模型由大量的浮点型权重组成，如果能用float32替代原有的float64表示...03 模型剪枝 模型的构成是由许多浮点型的神经元相连接，每一层根据神经元的权重将信息向下传递。但是有一些神经元的权重非常小，这类神经元对整个模型的加载的信息的影响也就微乎其微。...所以这里面需要大量的尝试和迭代，在实践中，剪枝是一个迭代的过程，这通常叫做「迭代式剪枝」（Iterative Pruning）：修剪-训练-重复（Prune / Train / Repeat）。...既然有大量的迭代验证工作，是否可以引入AutoML机制，可以通过NAS（神经网络搜索）的方式探索出剪枝候选集，然后自动的剪枝-》验证-》迭代。
本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载 剪枝是常用的模型压缩方法之一，本文对剪枝的原理、效果进行了简单介绍。 目前，深度学习模型需要大量算力、内存和电量。...大模型 => 更多内存引用 => 更多能耗 剪枝正是提高推断效率的方法之一，它可以高效生成规模更小、内存利用率更高、能耗更低、推断速度更快、推断准确率损失最小的模型，此类技术还包括权重共享和量化。...深度学习从神经科学中汲取过灵感，而剪枝同样受到生物学的启发。 随着深度学习的发展，当前最优的模型准确率越来越高，但这一进步伴随的是成本的增加。本文将对此进行讨论。...如果你根据神经元权重的 L1/L2 范数进行排序，那么剪枝后模型准确率会下降（如果排序做得好的话，可能下降得稍微少一点），网络通常需要经过训练-剪枝-训练-剪枝的迭代才能恢复。...我们来看一个例子，使用简单的图像分类神经网络架构在 MNIST 数据集上执行任务，并对该网络进行剪枝操作。 下图展示了神经网络的架构： ? 参考代码中使用的模型架构。 ? 稀疏度 vs. 准确率。
选自TowardsDataScience 作者：Ranjeet Singh 机器之心编译 参与：路 剪枝是常用的模型压缩方法之一，本文对剪枝的原理、效果进行了简单介绍。...大模型 => 更多内存引用 => 更多能耗 剪枝正是提高推断效率的方法之一，它可以高效生成规模更小、内存利用率更高、能耗更低、推断速度更快、推断准确率损失最小的模型，此类技术还包括权重共享和量化。...深度学习从神经科学中汲取过灵感，而剪枝同样受到生物学的启发。 随着深度学习的发展，当前最优的模型准确率越来越高，但这一进步伴随的是成本的增加。本文将对此进行讨论。...如果你根据神经元权重的 L1/L2 范数进行排序，那么剪枝后模型准确率会下降（如果排序做得好的话，可能下降得稍微少一点），网络通常需要经过训练-剪枝-训练-剪枝的迭代才能恢复。...我们来看一个例子，使用简单的图像分类神经网络架构在 MNIST 数据集上执行任务，并对该网络进行剪枝操作。 下图展示了神经网络的架构： ? 参考代码中使用的模型架构。 ? 稀疏度 vs. 准确率。
模型也是一样，我们更希望它能够体现规律性的东西，而不是训练样本中的细节。 这时，对决策树进行剪枝就成为了一个必不可少的步骤。其实对决策树而言，相对于树的生成过程，剪枝的过程更为重要。...今天介绍一种后剪枝算法——误差降低剪枝(Reduced Error Pruning/REP)。 误差降低剪枝是最简单粗暴的剪枝方法。首先用训练样本生成决策树后，自下而上对于每个节点决定是否修剪该节点。...误差降低剪枝使用了和训练样本独立的验证样本，由于验证样本没有参与决策树的生成过程，因此一定程度上可以解决过拟合问题，但也可能会产生过剪枝的问题。
而另一个思路是考虑模型中的计算是不是都是必要？如果不是的话，有没有可能简化模型来减少计算量和存储占用。本文主要谈的就是这一类方法，称为模型压缩（Model compression）。...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...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。...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后版本很难获得实质的性能提升。...保留模型Capacity Pruning按最初的字面意思理解就是给模型做减法。
学习如何通过剪枝来使你的模型变得更小 ? 剪枝是一种模型优化技术，这种技术可以消除权重张量中不必要的值。这将会得到更小的模型，并且模型精度非常接近标准模型。...（如手机）时，剪枝等优化模型技术尤其重要。...采用等稀疏修剪对整个模型进行剪枝 我们将上面的MSE与修剪整个模型得到的MSE进行比较。第一步是定义剪枝参数。权重剪枝是基于数量级的。这意味着在训练过程中一些权重被转换为零。...将其与未剪枝模型的模型进行比较。从下图中我们可以看到整个模型已经被剪枝 —— 我们将很快看到剪枝一个稠密层后模型概述的区别。 model_to_prune.summary() ?...比较从不同的剪枝参数获得的MSE是有用的，这样你就可以选择一个不会使模型性能变差的MSE。 比较模型大小 现在让我们比较一下有剪枝和没有剪枝模型的大小。我们从训练和保存模型权重开始，以便以后使用。
在上一篇模型算法基础——决策树剪枝算法（一）中，我们介绍了误差降低剪枝(REP)，今天我们继续介绍另一种后剪枝算法——悲观错误剪枝(PessimisticError Pruning/PEP)。...悲观错误剪枝也是根据剪枝前后的错误率来决定是否剪枝，和REP不同的是，PEP不需要使用验证样本，并且PEP是自上而下剪枝的。...可以认为错分次数服从Bernoulli分布，其期望为： 标准差为： 如果对T进行剪枝，当T节点成为叶子节点后的错分率： 如果有 则认为该节点需要剪枝。...还是用REP中训练样本的栗子，我们考虑T4节点（假设母节点们都不需要剪枝）： 由于6+2.05>7，因此根据PEP判断节点T4需要剪枝。...悲观错误剪枝的准确度较高，且不需要分离训练样本和验证样本，对样本量较少的情况比较有利。同时，每棵子树最多只需要访问一次，效率较高。但是由于方向是自上而下，可能会造成某些不必要的剪枝。
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述在模型剪枝中的应用。...作者&编辑 | 言有三 我们往期的文章中介绍了各种各样的模型压缩技巧，那么是否也可以使用AutoML技术来用于模型压缩，比如剪枝呢。...然而，由于深度神经网络中的层不是孤立的，这些基于规则的剪枝策略并不是最优的，也不能从一个模型迁移到另一个模型。...，动作空间（剪枝率）受到限制，使得被智能体压缩的模型总是低于资源预算。...，模型剪枝，量化技术等，如今随着AutoML技术的发展，也有了更广阔的空间，下面提供了一些参考资料大家可有阅读。
第一种我们来介绍剪枝法，英文叫做Pruning。...注意，虽然输入如果是0，我们用任何去乘也是一种可做可不做的计算，但是输入值你是没办法控制的，我们只能对一个训练好的模型中的数以万计的进行分析。 ?...此时要格外注意精度的损失，也就是用你剪完枝的这个网络对数据集进行一次精度测试，再跟你原来未剪枝前进行对比，看看这种损失是不是在可接受的范围之内，进而判断这个精度和模型尺寸的Tradeoff是不是值得你做...但是如果你是用Tensorflow或者类似的框架来做的话，在模型还原到内存之后，仍然需要补0才能还原成完整的卷积层或者全连接层才能进行矩阵计算。...如果这种方式成行，那么肯定是可以减小模型尺寸的，为什么呢？我们这么想一下看： 例如，现在有256个值，是从0到255的整数，那么可以看出这一组数字从统计上来看熵是非常大的，因为分布非常均匀。
模型剪枝属于模型优化中的重要技术之一，经过了研究人员多年的研究，工业界也开始有一些实践，那么当前有哪些可用的模型剪枝工具呢？...作者&编辑 | 言有三 1 Tensorflow TensorFlow Model Optimization Toolkit是谷歌官方开源的模型优化技术包，包含了模型剪枝和量化两种API，模型剪枝支持Google...3 第三方官方集成包 PocketFlow是腾讯开源的模型优化工具，基于Tensorflow，可以实现通道级别的模型剪枝以及动态模型剪枝。 ?...，可以移步有三AI知识星球 -> 网络结构1000变 -> 模型压缩板块 -> 模型剪枝板块，一些解读案例如下： ?...总结 网络的稀疏性是一个普遍存在的问题，模型剪枝正是通过不断去除冗余单元从而获得体积更小/速度更快的模型，对于嵌入式设备来说具有很重要的工程意义。
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