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模型剪枝

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。 关于卷积核连接特征图的部分可以参考Tensorflow深度学习算法整理 中卷积神经网络。 第三个是针对不同层的某些卷积核进行剪枝,第四个是对整个层的所有卷积核进行剪枝。这两个被称为结构化的剪枝,是规则的剪枝,不需要特殊的硬件支持。 我们假设滤波器为ø,我们在神经网络中的某一层任取一个卷积核 ,假设可以求到一个 ,它们的内积最小(方向相反),那么此时就得到一个新的向量 其实就是跟 相反的向量。 此时我们在该神经网络层中除了 外剩下的卷积核中找出一个跟 余弦相似度最小的一个 并画出µi分布的直方统计图 我们假设每一个 都能找到一个和它计算相似度越小并且非常接近于-1的值,那么µ的峰值应该越接近于

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最新论文解读 | 神经网络剪枝”的两个方法

编译 | AI科技大本营 参与 | 刘 畅 编辑 | 明 明 【AI科技大本营导读】本文介绍了两篇自动学习神经网络架构方向的最新方法,他们主要是通过计算扔掉一些参数/特征来实现的。 ,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个带少量参数的神经网络。 ▌为什么要剪枝? 修剪网络有各种各样的原因。 最显然的原因是希望保持相同性能的同时能降低计算成本。而且删除那些在深度网络中没有真正使用的特征,也可以加速推理和训练过程。 神经网络的参数就像是某类硬盘或存储卷。训练神经网络的任务过程包括压缩训练数据并将信息保存到硬盘上。如果你没有机制来保持数据不被复写,那么该硬盘就将被复写。在神经网络中,灾难性遗忘是以同样的方式发生。

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    基于网络通道剪枝的深度神经网络的结构水印

    为了保护深度神经网络(DNN)的知识产权(IP),现有的许多DNN水印技术要么直接将水印嵌入到DNN参数中,要么通过微调DNN参数来插入后门水印,但这无法抵抗通过改变DNN参数来去除水印的各种攻击方法 在本文中,我们通过引入一种结构化的水印方案来绕过这类攻击,该方案利用通道剪枝将水印嵌入到主机DNN体系结构中,而不是手工制作DNN参数。 具体来说,在水印嵌入过程中,我们利用水印控制的通道剪枝速率对主机DNN的内部通道进行剪枝。在水印提取过程中,我们通过从目标DNN模型的结构中识别信道剪枝率来提取水印。 由于剪枝机制的优越性,水印嵌入过程中保留了DNN模型对原始任务的性能。实验结果表明,该方法在不牺牲DNN模型可用性的前提下,能够可靠地恢复嵌入的水印,并提供较高的水印容量。

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    TensorFlow 模型剪枝

    如何通过剪枝使模型更小,含代码示例及详细解释。 作者:Derrick Mwiti 编译:McGL 在上一篇文章“神经网络剪枝2019”(点击文末阅读原文可以打开知乎原文)中,我们回顾了一些关于修剪神经网络的优秀文献。 我们将创建一个简单的神经网络来预测目标变量 y,然后我们检查均方差。 预定的参数是剪枝策略、块大小和池块类型。 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。

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    神经网络压缩实验-Deep-compression实验准备剪枝实验量化实验

    首发于个人博客,结合论文阅读笔记更佳 实验准备 基础网络搭建 为了实现神经网络的deep compression,首先要训练一个深度神经网络,为了方便实现,这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络 /base.ptb") 剪枝实验 剪枝是deep compression的第一步,含义是将部分较小(小于某个阈值)的权值置位为0,表示这个连接被剪掉,且在之后的微调过程中,这个连接的梯度也将被置位为0, 即不参加训练 准备相关工具 剪枝实验需要准备一些函数:剪枝函数,梯度剪枝函数和稀疏度评估函数 剪枝函数 剪枝函数输入模型和阈值,将所有绝对值小于阈值的权值置位为0 def puring(model,threshold ): for i in model.parameters(): i.data[pt.abs(i) < threshold] = 0 return model 梯度剪枝函数 ,使用阈值为0.01进行剪枝,小于0.01的连接将被剪掉。

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    模型剪枝-学习笔记

    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。细粒度剪枝(fine-grained):即对连接或者神经元进行剪枝,它是粒度最小的剪枝。 [image.png]向量剪枝(vector-level):它相对于细粒度剪枝粒度更大,属于对卷积核内部(intra-kernel)的剪枝。 核剪枝(kernel-level):即去除某个卷积核,它将丢弃对输入通道中对应计算通道的响应。滤波器剪枝(Filter-level):对整个卷积核组进行剪枝,会造成推理过程中输出特征通道数的改变。 [image.png]细粒度剪枝(fine-grained),向量剪枝(vector-level),核剪枝(kernel-level) 方法在参数量与模型性能之间取得了一定的平衡,但是网络的拓扑结构本身发生了变化 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。

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    【知识星球】剪枝还是不剪枝,剪了到底有什么好?

    1 剪枝 我们都知道剪枝可以压缩计算量,那到底可以达到什么程度呢?下面看Google的一篇文章的研究。 有三AI知识星球-网络结构1000变 To prune, or not to prune ? 作者/编辑 言有三 模型剪枝是一项重要的模型压缩技术,它给网络参数带来了稀疏性,在开源框架中可以通过和权重矩阵大小相等的掩膜来实现。 那么,剪枝到底对性能会有什么影响呢? 从这里可以看出剪枝真的是一个非常有前途的课题,值得研究。 [1] Zhu M, Gupta S.

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    动态概率剪枝:不同粒度下硬件约束剪枝的通用框架

    非结构化神经网络剪枝算法取得了令人印象深刻的压缩率。然而,结果-典型的不规则-稀疏矩阵阻碍了硬件的高效实现,导致额外的内存使用和复杂的控制逻辑,减少了非结构化修剪的好处。 在这里,我们提出了一种灵活的新剪枝机制,在不同粒度(权重、核、过滤器/特征图)下进行剪枝,同时保持高效的记忆组织(例如,精确剪枝每个输出神经元的n取k权重,或者为每个特征映射精确运行k-out-of-n 结果表明,DPP算法在剪枝基于不同基准数据集的深度学习模型进行图像分类时,具有很好的压缩比和分类精度,DPP的非数量级特性允许联合优化剪枝和权值量化,以便进一步压缩网络,我们也展示了这一点。 最后,我们提出了新的信息论度量,显示了剪枝掩码在一层内的可信度和剪枝多样性。 动态概率剪枝:不同粒度下硬件约束剪枝的通用框架.pdf

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    【学术】Ferenc Huszár:剪枝神经网络两篇最新论文的解读

    (pruning),是指减少或控制非零参数的数量,或者在神经网络中使用很多特征映射。 在高维中,至少有三种方法可以做到这一点,而剪枝就是其中之一: 正则化:修改目标函数或学习问题,所以优化可能会找到一个参数较少的神经网络。第一篇论文选择了这种方法。 费希尔剪枝 我想谈的第二篇文章是来自我们自己的实验室。不是纯粹的方法论文,而着重于建立轻便的神经网络来预测图像显著性的具体应用。修剪后的网络现在提供了支持在Twitter上裁剪照片的逻辑。 这个算法是从贝叶斯在线学习的角度推导出来的,但你也可以从泰勒展开的角度来激发它,就像费希尔剪枝一样。 为了解释EWC你可以把他看作共享硬盘(只是比喻)。神经网络的参数就像一个硬盘驱动器或某种存储卷。 在任务中训练神经网络包括压缩训练数据并保存信息到硬盘。如果你没有防止数据被覆盖的机制,那么它将会被覆盖:在神经网络中,灾难性的遗忘会以同样的方式发生。

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    【HDU 6171】Admiral(搜索+剪枝

    题解 设计一个估价函数来剪枝,每个数最少需要|a[i][j]-i|步回到自己的位置。当所有数回到自己位置,0自然也回到自己位置。所以估价函数不计算0。

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    模型剪枝,“剪” 掉了什么?

    该论文是第一批 [5,6,7] 提出——我们可以通过类似于生物突触修剪的方式来修剪深度神经网络的「过度能力」的论文。 在深度神经网络中,研究者可以通过将权重值设置为零,来修剪(在神经网络中的描述为「剪枝」)或从网络中删除的权重。 如今我们有很多合适的剪枝方法可以选择,并且剪枝模型可能已经应用在你手机中的许多算法上。 所有的这些特性使剪枝后的模型非常适合用于将深度神经网络部署到资源受限的环境中。 ? 图 1 突触修剪去除了多余的神经元并增强对环境最有用的连接。 剪枝是否会对某类样本或类别产生不成比的影响? 在深度神经网络用于敏感任务(例如招聘 [9,10]、医疗保健诊断 [11、12] 或自动驾驶汽车 [13,14])时,了解这些取舍是至关重要的。 剪枝似乎使深度神经网络「忘记」了已经存在的较高预测不确定性的样本。

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    【题解】小木棍(搜索剪枝)

    此时,我们考虑进行剪枝。 dfs(ori,ori,re-1,a[1]);//继续再拼 return ; } if(re==0){//全部拼完 printf("%d",ori); exit(0); } //剪枝 len]; while(len){ if(cnt[len]){ cnt[len]--; dfs(ori,now-len,re,len); cnt[len]++; //剪枝 4、5 if(now==ori||now==len) return; len=nxt[len];//剪枝2 跳过相同木棍,找下一个小木棍 }else{ len=nxt[len]; j=nxt[j]; les[i]=j; } } for(int i=a[1];i<=sum/2;i++){//从最长的小木棍开始找起 if(sum%i) continue;//剪枝

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    学界 | 从剪枝法到低秩分解,手机端语言模型的神经网络压缩

    在这篇文章中,我们介绍了一篇论文,介绍和对比了手机端语言模型的神经网络压缩方法。 神经网络模型需要大量的磁盘与存储空间,也需要大量的时间进行推理,特别是对部署到手机这样的设备上的模型而言。 这些方法包括剪枝、量化这样的简单方法,也包括基于不同的矩阵分解方法的神经网络压缩。更多论文细节如下,具体信息可点论文链接查看。 通过使用 Penn Treebank (PTB)数据集,我们对比了 LSTM 模型在剪枝、量化、低秩分解、张量训练分解之后的模型大小与对快速推断的适应性。 3. 压缩方法统计 3.1 剪枝与量化 ? 图 1:剪枝前后的权重分布 3.2 低秩分解 3.3 TT 分解法(张量训练分解) 4. 结果 ? 表 1:在 PTB 数据集上的剪枝和量化结果 ? 表 2:在 PTB 数据集上的矩阵分解结果 5. 结论 在此论文中,我们考虑语言模型神经网络压缩的多种方法。文章第一部分介绍剪枝与量化方法,结果显示这两种技术应用于语言模型压缩时毫无差别。

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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剪枝算法

    而本文的重点是剪枝神经网络剪枝是一种移除网络中性能良好但需要大量资源的多余部分的方法。尽管大型神经网络已经无数次证明了它们的学习能力,但事实证明,在训练过程结束后,并非它们的所有部分都仍然有用。 事实上,只要快速浏览一下文献,就会发现有无数方法可以在训练前、训练中或训练后识别这些无用的部分,或将其移除;最主要的是并不是所有类型的剪枝都能加速神经网络,这才是关键所在。 这篇文章的目标是为解决围绕神经网络剪枝各种问题。我们将依次回顾三个似乎是整个领域核心的问题:“我应该修剪什么样的部分?”,“如何判断哪些部分可以修剪?”和“如何在不损害网络的情况下进行修剪?”。 综上所述,我们将详细介绍剪枝结构、剪枝标准和剪枝方法。 1 - 剪枝介绍 1.1 - 非结构化剪枝 在谈到神经网络的成本时,参数数量肯定是最广泛使用的指标之一,还有 FLOPS(每秒浮点运算)。 我们还看到,尽管它的最开始的工作可以追溯到 80 年代后期,但神经网络剪枝是一个非常动态的领域,今天仍然经历着基本的发现和新的基本概念。 尽管该领域每天都有贡献,但似乎仍有很大的探索和创新空间。

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    神经网络剪枝最新进展之彩票假设解读

    机器之心原创 作者:朱梓豪 编辑:Haojin Yang 神经网络剪枝技术可以极大的减少网络的参数,并降低存储要求,和提高推理的计算性能。而且目前这方面最好的方法通常能保持很高的准确性。 本选题的思路是对以下两篇论文做深度解读,一探当今最好的剪枝方法的究竟。 深度神经网络已经在计算机视觉领域取得了巨大的成功,如 AlexNet、VGG 等。 本篇文章主要解读神经网络剪枝方面的两篇论文,第一篇《The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks》是 在机器学习模型中,训练过程得到的巨大的神经网络结构相当于一大袋彩票。在初始训练之后,模型需要进行优化,例如剪枝,删除网络中不必要的权重,从而在不牺牲性能的情况下减小模型的大小。 论文中迭代进行 n 次剪枝,每一次剪掉 p^(1/n)% 的权重。 ? 实验分析 作者分别在针对 MNIST 的全连接神经网络和针对 CIFAR10 的卷积神经网络上做了大量实验。

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    剪枝后这个深度神经网络速度提高了 3 倍,体积缩小了 4 倍

    在移动设备上:快速耗尽电池电量 数据中心:增加成本 解决方法 — 高效的推断算法 剪枝 权重共享 量化 低秩逼近 二值神经网络 / 三值神经网络 Winograd转换 生物学启发的剪枝算法 人工神经网络中的剪枝被认为是来自人类大脑突触修剪的一个想法 深层神经网络剪枝 ? [Lecun等. NIPS,89] [Han等. NIPS’15] 网络通常看起来与左边的那个类似:下层的每个神经元都与上层每个神经元相连,但这意味着我们需要将许多浮点数相乘。 因此在实践中,这是一个迭代的过程——通常称为“迭代剪枝”:修剪/训练/重复。 请参阅Tensorflow团队编写的代码,以了解迭代剪枝。 权重修剪 将权重矩阵中的单个权重设置为零。 利用一个简单的神经网络结构对MNIST数据集上的图像分类模型进行剪枝 ,如下: ? 引用的参考代码中使用的体系结构 ? 使用代码重新生成的退化曲线图 ? 关键要点 许多研究人员认为剪枝是一种被忽视的方法,但它将得到更多的关注,并在实践中更多地使用。我们展示了如何使用一个非常简单的神经网络结构在一个简单数据集上获得良好的结果。

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    Sticks(UVA - 307)【DFS+剪枝

    Sticks(UVA - 307) 题目链接 算法 DFS+剪枝 1.这道题题意就是说原本有一些等长的木棍,后来把它们切割,切割成一个个最长为50单位长度的小木棍,现在想让你把它们组合成一个个等长的大木棍 下面介绍几个剪枝的地方: 将存储小木棍长度的数组从大到小排序,这样做的原因是长度大的小木棍相对于长度小的小木棍一定有相对较小的选择,这样在一定情况下节省了时间。 3.这道题是一道典型的DFS剪枝题目,涉及的剪枝比较多,稍有一点没涉及到就会TLE。

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    poj 1011 Sticks (DFS+剪枝

    DFS+剪枝剪枝较多。首先由多到少枚举木棍数目num。即从n到1,要满足木棍总长度是num的倍数,且拼出的长度要不小于最长的木棍长度,否则无法拼,搜索到答案后退出循环,保证求出的木棍长最短。 剪枝:1.木棍由长到短排序。 2.訪问过的木棍或者加上当前木棍长度后超过了目标长度,则跳过本次循环。 3.若当前木棍和上一根木棍长度同样而且上一根木棍没用到,则跳过本次循环。

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