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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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Python 算法高级篇:回溯算法的优化与剪枝技巧

Python 算法高级篇:回溯算法的优化与剪枝技巧 引言 回溯算法是解决组合优化问题的一种经典方法。它通过逐步构建问题的解,同时利用剪枝技巧来减少搜索空间,从而提高算法的效率。...回溯算法的优化与剪枝技巧 虽然回溯算法是一种强大的问题解决方法,但在处理复杂问题时,搜索空间可能会变得非常庞大,导致算法效率低下。为了提高回溯算法的效率,可以采用一些优化方法和剪枝技巧。...2.1 剪枝技巧 剪枝是指在搜索过程中提前舍弃某些分支,以减小搜索空间。以下是一些常见的剪枝技巧: 2.1.1 可行性剪枝 可行性剪枝是在构建候选解时,根据约束条件来排除那些明显不符合条件的选择。...最优性剪枝是在搜索过程中,当发现当前解已经无法达到更好的结果时,提前终止搜索。...为了提高算法的效率,可以采用剪枝技巧和优化方法,如可行性剪枝、最优性剪枝、记忆化搜索和双向搜索。这些技巧和方法可以帮助我们更快地找到问题的解。

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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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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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深度神经网络剪枝综述

结构化剪枝 结构化剪枝是一种从神经网络中删除整块滤波器、通道、神经元甚至整个层级(如图2(b)所示)的剪枝方法,也被称为组剪枝或块剪枝,它能对剪枝后的模型重新构造具有规律结构的紧凑模型,并不需要使用稀疏卷积库等专门的硬件和软件...浅橙色的立方体表示被剪枝的权重。 半结构化剪枝 半结构化剪枝是一种介于结构化剪枝和非结构化剪枝之间的剪枝方法,可以同时实现高精度和结构正则化,如图2(c)。...半结构化剪枝可以被视为一种细粒度的结构化剪枝方法,因为它仅仅移除了一部分的权重,而不是整个通道、滤波器或神经元。半结构化剪枝的一些例子包括基于模式的剪枝和条纹剪枝。...根据剪枝是在训练前、训练期间还是训练后进行,可以将静态剪枝安排分为三类:训练前剪枝(PBT)、训练中剪枝(PDT)和训练后剪枝(PAT),三种静态剪枝流程的示例如图3所示。...训练后剪枝:最近提出的后训练剪枝方法简化了预训练-剪枝-再训练三步骤,仅需预训练-剪枝两步。该方法对预训练好的模型进行剪枝,无需重新训练,且精度损失几乎无。

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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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模型压缩:量化、剪枝和蒸馏

就BERT 的剪枝而言,可以大致分为以下两类:元素剪枝(Elementwise Pruning,EP)和结构剪枝(Structured Pruning,SP)。...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。以BERT 为例,一般有两种结构剪枝策略:Attention 头剪枝和层剪枝。...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。

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讲解YOLOv5模型剪枝压缩

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。...对于YOLOv5模型而言,可以通过计算每个卷积层中通道的重要性,并剪枝掉一些不重要的通道,从而降低模型的复杂度。常用的通道剪枝方法有L1正则化、结构化剪枝、一阶导数剪枝等。2....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。...选择合适的剪枝方法:根据需求选择适合的剪枝方法,如通道剪枝、网络剪枝或知识蒸馏。执行剪枝操作:根据选择的剪枝方法,对YOLOv5模型进行剪枝操作,剪枝掉不必要的通道或层。

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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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