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模型剪枝

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。 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。 DropConnect是剪掉神经元与神经元之间的连接,它是一种非结构化剪枝,对应到权重级别,它更加不规律。 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

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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。 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。 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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    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

    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 我们将此算法称为动态概率剪枝(DPP),DPP利用Gumbel-softmax松弛法进行n取k可微采样,便于端到端优化。 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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    【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?

    剪枝对每个类别的影响都不一样;稀疏性的引入对一小部分类别会产生不成比的系统影响。 2、我们称受剪枝影响最大的示例为「剪枝已识别的示例」(PIE),剪枝和未剪枝模型对它进行分类都更加困难。 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: ,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 (1)30%剪枝水平 ? (2)50%剪枝水平 ? (3)70%剪枝水平 ? (4)90%剪枝水平 图10 我们独立地训练了一组剪枝和未剪枝模型,并应用t检验来确定样本均值是否显着不同。

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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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    从零开始学Python【36】--决策树剪枝的来龙去脉

    往期回顾 从零开始学Python【34】--CART决策树(理论部分) 从零开始学Python【35】--CART决策树(实战部分) 前言 决策树的剪枝通常有两类方法,一类是预剪枝,另一类是后剪枝。 常用的剪枝方法有误差降低剪枝法、悲观剪枝法和代价复杂度剪枝法等,下面将详细介绍这三种后剪枝方法的理论知识。 虽然该方法是最简单的后剪枝方法之一,但由于它需要结合测试数据集才能够实现剪枝,因此就可能导致剪枝过度的情况。为了避免剪枝过程中使用测试数据集便产生了悲观剪枝法,下面介绍该方法的实现原理和过程。 悲观剪枝法 该方法的剪枝过程恰好与误差降低剪枝法相反,它是自顶向下的剪枝过程。 对比剪枝前后叶节点误判率的标准就是,如果剪枝后叶节点的误判率期望在剪枝前叶节点误判率期望的一个标准差内,则认为剪枝是合理的,否则不能剪枝

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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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    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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    YOLOv3剪枝再升级!

    这里重复介绍一下: numpy torch >= 1.1.0 opencv-python tqdm 可直接pip3 install -U -r requirements.txt搭建环境,或根据该.txt 2.执行python converter.py ,生成 images、labels 文件夹和 train.txt、valid.txt 文件。 其中: --prune 0为正常剪枝和规整剪枝的稀疏化 --prune 1为极限剪枝的稀疏化 --prune 2为Tiny剪枝的稀疏化 python3 train.py --data data/oxfordhand.data 正常剪枝 python3 normal_prune.py 规整剪枝 python3 regular_prune.py 极限剪枝 python3 shortcut_prune.py Tiny剪枝 python3 python3 detect.py --source ...

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    YOLOV3剪枝方法汇总

    但需要注意的是,这个剪枝有一些缺点,例如剪枝剪得不够极限,可能还有一些冗余通道存在,另外和shortcut层相邻的卷积层以及上采样层前的卷积层并没有剪枝。 工程总览 关于Dorefa量化以及低比特量化后面我会单独讲,这篇文章主要讲一下这个工程中的4种剪枝方法,这里先看一下这4种剪枝方法的特点: ? 项目中提供的4种剪枝方法特点 3. 正常剪枝&规整剪枝 正常剪枝在昨天的推文中已经介绍过了,请移步如何让你的YOLOV3模型更小更快? ,代码实现在utils/prune_utils.py中,和昨天讲解的代码完全一样。 我们重点看一下规整剪枝是什么意思? 极限剪枝 我们知道在正常剪枝和规整剪枝时它们都没有对shortcut层前的卷积层以及上采样层前的卷积层进行剪枝,下面的代码展示了常规/规整剪枝忽略了哪些层如下: def parse_module_defs

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    【题解】虫食算(剪枝优化)

    尝试进行剪枝优化。不再从全排列的角度进行处理,我们从给出的这个式子出发。在竖式计算的过程当中,是从低位到高位开始进行计算。

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    挑战程序竞赛系列(31):4.5剪枝

    https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/76550373 挑战程序竞赛系列(31):4.5剪枝 详细代码可以fork下Github 练习题如下: POJ 1011: Sticks POJ 2046: Gap POJ 3134: Power Calculus POJ 1011: Sticks 变态的DFS搜索,需要剪枝否则TLE,初始版本如下 } } } return false; } 代码细节可以忽略,visited和mem可以合并,做了一些简单的剪枝处理 剪枝算法告诉我们,每个给定的n都有一个上界,就拿快速幂的例子来说,举例13,至多也就这些操作: 13-1=12 12/2=6 6/2=3 3-1=2 2/2=1 于是我们迭代找解的时候可以根据此上界进行剪枝

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    子集 II(回溯+剪枝

    来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/subsets-ii 著作权归领扣网络所有。商业转载...

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    回溯算法:组合问题再剪剪枝

    文中的回溯法是可以剪枝优化的,本篇我们继续来看一下题目77. 组合。 可以不写 path.clear(); // 可以不写 backtracking(n, k, 1); return result; } }; 剪枝优化 我们说过,回溯法虽然是暴力搜索,但也有时候可以有点剪枝优化一下的。 「所以,可以剪枝的地方就在递归中每一层的for循环所选择的起始位置」。 「如果for循环选择的起始位置之后的元素个数 已经不足 我们需要的元素个数了,那么就没有必要搜索了」。 所以我依然是把整个回溯过程抽象为一颗树形结构,然后可以直观的看出,剪枝究竟是剪的哪里。 「就酱,学到了就帮Carl转发一下吧,让更多的同学知道这里!」

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    DFS中的奇偶剪枝学习笔记

    奇偶剪枝学习笔记 描述 现假设起点为(sx,sy),终点为(ex,ey),给定t步恰好走到终点, s | | | + — — — e 如图所示(“|”竖走,“—”横走, 原理补充 鉴于很多同学对奇偶剪枝根本原理的兴趣,所以hj决定再补充一下本词条。 什么是奇偶剪枝? 这里我来讲一下搜索中要用到的奇偶剪枝的原理: ? 看张图,没障碍物#时,S到E的最短路长为6,但是当有障碍物时,就要绕行了 ?

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    剪枝乱炖 | 模型加速与压缩

    ---- 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。 这里的神经元可以为非结构化剪枝中的单个weight亦或结构化剪枝中的整个filter。 Random and Rethinking 有采用各种剪枝方法的就有和这些剪枝方法对着干的。 方向有很多:机器学习、深度学习,python,情感分析、意见挖掘、句法分析、机器翻译、人机对话、知识图谱、语音识别等。 记得备注呦 整理不易,还望给个在看!

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