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模型裁剪--Rethinking the Value of Network Pruning
Rethinking the Value of Network Pruning https://github.com/Eric-mingjie/rethinking-network-pruning 网络模型裁剪价值的重新思考 因为 the pruning algorithm 将每个网络层中 least important 50% channels 裁掉。 weight pruning. ? Prune-C refers to pruning on classifcation pre-trained weights Prune-D refers to pruning after the weights are transferred to detection task 5 Network pruning as architecture search ?
1.6K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏深度学习技术前沿
【综述】闲话模型压缩之网络剪枝（Network Pruning）
当然，也有情况会在pruning后精度提高的，这说明原模型过似合（overfit）了，pruning起到了regularization的作用。 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。 精度恢复 当模型经过pruning，一般会带来精度损失，因此我们在pruning的同时也需要考虑精度的恢复： 前面提到的论文《Channel Pruning for Accelerating Very 它的好处是pruning过程不需要训练环境。 One-shot pruning指一趟头的裁剪，但这种往往对精度影响很大。 另一篇2017年论文《Runtime Neural Pruning》将pruning建模为马尔可夫决策过程（Markov decision process）并通过强化学习来学习pruning策略。
5.3K21发布于 2020-05-22 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
论文解读 Channel pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks
但是通过实验，作者发现fine-tune之前，filter-wise pruning的方法比feature map sampling的方法准确率高，但是经过fine-tune后，两种方法准确率相差不多。 Compact deep convolutional neural networks with coarse pruning. arXiv preprint arXiv:1610.09639, 2016 Pruning filters for efficient convnets. arXiv preprint arXiv:1608.08710, 2016. [32] T.-Y. Lin, M. Data-free parameter pruning for deep neural networks. arXiv preprint arXiv:1507.06149, 2015. [48] N. Designing energy- efficient convolutional neural networks using energy-aware pruning. arXiv preprint
2K20发布于 2019-04-09 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
【论文解读】Channel pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks
《Channel pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks论文解读》 内容概要 本文提出了一种新的裁枝方法，用于加速深层卷积神经网络。
1.8K40发布于 2018-12-25 - 来自专栏全栈程序员必看
EagleEye: Fast Sub-net Evaluation for Efficient Neural Network Pruning（论文阅读）
第二步：Filter pruning. 过滤器修剪过程会根据前一个模块生成的修剪策略修剪完整尺寸的训练模型。
52410编辑于 2022-09-22 - 来自专栏GiantPandaCV
深度学习算法优化系列一 | ICLR 2017《Pruning Filters for Efficient ConvNets》
前言 这篇文章是深度学习算法优化系列的第一篇文章，主要解读一篇ICLR 2017年的《Pruning Filters for Efficient ConvNets》，关于通道剪枝策略的一篇论文。 基于权重的剪枝 Song Han：Deep Compression: Compressing Deep Neural Network with Pruning, Trained Quantization Michael Zhu and Suyog Gupta：To prune, or not to prune: exploring the efficacy of pruning for model compression 基于通道的剪枝 Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks Zhuang Liu：Learning Efficient Convolutional
1.9K20发布于 2019-12-23 - 来自专栏全栈程序员必看
模型剪枝学习笔记 — EagleEye: Fast Sub-net Evaluation for Efficient Neural Network Pruning
目录 摘要 介绍 相关工作 方法 Motivation Adaptive Batch Normalization Correlation Measurement EagleEye pruning algorithm EagleEye pruning algorithm EagleEye的剪枝pipeline如上，包括三个部分，修剪策略生成，过滤器修剪和基于自适应BN的评估。 由于ThiNet [22]和Filter Pruning [13]需要手动分配逐层修剪比率，因此最终的GPU小时数是完成1000个随机策略的修剪管道的估计。
95810编辑于 2022-09-22 - 来自专栏具身小站
微调大模型：BitFit与Diff Pruning的策略对比与应用场景解析
2 Diff Pruning：动态的差分剪枝 Diff Pruning（差分剪枝）思路是“具体问题具体分析”，通过一个可训练的稀疏“差分向量”来动态决定更新哪些参数 技术原理 它不直接选择固定的参数，而是为每个原始权重学习一个 核心特点 动态选择 ：与BitFit的固定模式不同，Diff Pruning能根据不同任务的需要，自适应地找出对任务最重要的那部分参数进行更新。 典型示例 多任务自然语言理解 ：这是Diff Pruning论文中展示的核心场景，在GLUE基准（涵盖语言 acceptability、情感分析、文本蕴涵等多个任务）上，Diff Pruning仅为每个任务修改了预训练模型 Diff Pruning允许你只为每个客户保存一个极小的、稀疏的“差分文件”（diff vector），而不是整个模型的副本，从而极大地节省了存储成本。 追求极致压缩比 ：相比BitFit固定的参数集合，Diff Pruning通过稀疏正则化，可以针对不同任务实现自适应、甚至更高的压缩比。
8810编辑于 2026-03-09 - 来自专栏PyVision
TensorFlow 模型剪枝
经过测试，对于这个特定的情况，layer_pruning_params比pruning_params 的误差要小。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。 model_for_export = tfmot.sparsity.keras.strip_pruning(model_for_pruning) print("Size of gzipped pruned /guide/pruning/pruning_with_keras Pruning comprehensive guide | TensorFlow Model Optimization https:/ /www.tensorflow.org/model_optimization/guide/pruning/comprehensive_guide mwitiderrick/Pruning-in-TensorFlow mwitiderrick/Pruning-in-TensorFlowmwitiderrick/Pruning-in-TensorFlow 8-Bit Quantization and TensorFlow
1.4K20发布于 2020-09-03 - 来自专栏我爱计算机视觉
YOLObile:面向移动设备的「实时目标检测」算法
DNN model pruning 这篇文章主要的工作是模型裁剪和推理加速策略，所以在介绍这篇文章的工作之前，先介绍目前主流的三种剪枝策略：Unstructured pruning，Structured pruning和Pattern-based pruning。 1.3 Pattern-based pruning Pattern-based pruning可以看作是一种fine-grained结构性剪枝，比结构性剪枝更加灵活。如下图所示： ? 三种主流的剪枝算法Unstructured pruning可以保证精度，但是不能保证速度，Structured pruning可以保证速度，但是无法保证精度；Pattern-based pruning可以一定程度上同时保证速度和精度 与pattern-based pruning不同的地方在于，pattern-based pruning对于整个filter进行相同模式的裁剪，而Block-punched pruning对于一个block
1.7K30发布于 2021-03-26 - 来自专栏海天一树
决策树
__post_pruning(self. = data[0:test_count], label[0:test_count] times_no_pruning, times_pre_pruning, times_post_pruning %.2f%%' % (times_no_pruning, times_no_pruning * 100 / test_count)) #print('【预剪枝】：命中 %d 次，命中率 %.2f %%' % (times_pre_pruning, times_pre_pruning * 100 / test_count)) print('【后剪枝】：命中 %d 次，命中率 %.2f%%' % ( times_post_pruning, times_post_pruning * 100 / test_count)) 运行结果： 正在准备数据并种树…… 决策树的结构为： {'0': {'type'
1.2K20发布于 2018-08-17 - 来自专栏深度学习自然语言处理
剪枝乱炖 | 模型加速与压缩
Weight：基于结构化剪枝中比较经典的方法是Pruning Filters for Efficient ConvNets(ICLR2017)，基于L1-norm判断filter的重要性。 类似的方法还有 Faster gaze prediction with dense networks and Fisher pruning，用Fisher信息来近似Hessian矩阵。 ThiNet: A Filter Level Pruning Method for Deep Neural Network Compression 采用贪心法，Channel Pruning for Accelerating Network Pruning via Transformable Architecture Search(NIPS2019) 则把NAS可导的一套迁移过来做剪枝。 Dynamic Channel Pruning: Feature Boosting and Suppression(ICLR2019)引入SEBlock，以Channel为单位进行选择。
1.2K20编辑于 2022-03-04 - 来自专栏人工智能前沿讲习
模型加速与压缩 | 剪枝乱炖
Weight：基于结构化剪枝中比较经典的方法是Pruning Filters for Efficient ConvNets(ICLR2017)，基于L1-norm判断filter的重要性。 类似的方法还有 Faster gaze prediction with dense networks and Fisher pruning，用Fisher信息来近似Hessian矩阵。 ThiNet: A Filter Level Pruning Method for Deep Neural Network Compression 采用贪心法，Channel Pruning for Accelerating Network Pruning via Transformable Architecture Search(NIPS2019) 则把NAS可导的一套迁移过来做剪枝。 Dynamic Channel Pruning: Feature Boosting and Suppression(ICLR2019)引入SEBlock，以Channel为单位进行选择。
2.3K30发布于 2020-06-05 - 来自专栏DeepHub IMBA
在TensorFlow中使用模型剪枝将机器学习模型变得更小
from tensorflow_model_optimization.sparsity.keras import ConstantSparsity pruning_params = { 'pruning_schedule 在测试时，对于这个特定情况，layer_pruning_params给出的错误比pruning_params要低。 对于剪枝过的模型，tfmot.sparsity.keras.strip_pruning()用来恢复带有稀疏权重的原始模型。请注意剥离模型和未剥离模型在尺寸上的差异。 model_for_export = tfmot.sparsity.keras.strip_pruning(model_for_pruning) print("Size of gzipped pruned model without stripping: %.2f bytes" % (get_gzipped_model_size(model_for_pruning,'.models/model_for_pruning.h5
1.5K20发布于 2020-08-11 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
TensorFlow官方发布剪枝优化工具：参数减少80%，精度几乎不变
权重剪枝（Weight Pruning）优化，就是消除权重张量中不必要的值，减少神经网络层之间的连接数量，减少计算中涉及的参数，从而降低操作次数。 ? import tensorflow_model_optimization as tfmot model = build_your_model() pruning_schedule = tfmot.sparsity.keras.PolynomialDecay (model, pruning_schedule=pruning_schedule) … model_for_pruning.fit(…) ? /github.com/tensorflow/model-optimization 官方教程： https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/pruning /pruning_with_keras — 完 —
1.5K30发布于 2019-05-23 - 来自专栏量子位
TensorFlow官方发布剪枝优化工具：参数减少80%，精度几乎不变
权重剪枝（Weight Pruning）优化，就是消除权重张量中不必要的值，减少神经网络层之间的连接数量，减少计算中涉及的参数，从而降低操作次数。 ? import tensorflow_model_optimization as tfmot model = build_your_model() pruning_schedule = tfmot.sparsity.keras.PolynomialDecay (model, pruning_schedule=pruning_schedule) … model_for_pruning.fit(…) ? /github.com/tensorflow/model-optimization 官方教程： https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/pruning /pruning_with_keras — 完 —
1.1K30发布于 2019-05-17 - 来自专栏arXiv每日学术速递
说明！今日arXiv无更新！！ 腾讯优图｜基于模型剪枝的高效模型设计方法
一种名为Stripe-Wise Pruning，通过裁剪滤波器的形状，对模型进行裁剪，能够兼容filter pruning，并实现更加精细的裁剪，便于模型加速。 Weight Pruning剪枝 Weight Pruning比filter/Channel pruning产生时间更早，没有限制必须都在一个滤波器进行裁剪，任何一个位置产生无效参数都可以裁剪掉，剪枝比例更大 Filter/Channel pruning滤波器里面所有的参数都比较无效才把它裁剪掉，Weight Pruning裁剪后在加速效果差，以上两种方法都具有一定的局限性，那么更精细的剪枝，同时又能够结构化的在通用硬件上实现的技术尤其引人关注 Stripe/Group-wise pruning 更精细的剪枝技术 Stripe/Group-wise pruning兼容了原来的filter pruning和Channel pruning，但能够对每个滤波器都能裁剪掉其中的一条 而实现这种更精细化的剪枝，不得不提到腾讯优图实验室自研的pruning filter in filter方法。
76610发布于 2021-10-22 - 来自专栏数据和云
触类旁通：那些关于 TBL$OR$IDX$PART$NUM 的诡异案例和知识
enable the use of subquery predicates to perform pruning 该参数的作用就是：允许使用子查询谓词来执行分区剪裁。 subquery pruning cost factor _subquery_pruning_reduction subquery pruning reduction factor _subquery_pruning_enabled enable the use of subquery predicates to perform pruning _subquery_pruning_mv_enabled enable the use 这个问题的临时解决方案和上一个案例相同： 设置 _subquery_pruning_enabled = false ，或者找到适合的补丁应用。 注意：由于在很多场景下遇到问题，初始化配置数据库时，可以考虑将参数 _subquery_pruning_enabled 设置为 False，以规避可能遇到的种种问题。
1.3K40发布于 2018-07-27 - 来自专栏DeepHub IMBA
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
What is the state of neural network pruning? Attention based pruning for shift networks. Rethinking the value of network pruning. Importance estimation for neural network pruning. Pruning algorithms-a survey.
9.2K40发布于 2021-09-15 - 来自专栏AI科技评论
基于强化学习的自动化剪枝模型 | GitHub项目推荐
项目地址： https://github.com/freefuiiismyname/cv-automatic-pruning-transformer 1 介绍 目前的强化学习工作很多集中在利用外部环境的反馈训练 实验 数据集 ViT APT(pruning) APT(no pruning) CIFAR-100 92.3 92.6 93.03 CIFAR-10 99.08 98.93 98.92 以上加载的均为 注：相较于原始的ViT，APT(Automatic pruning transformer)的训练步数、训练耗时都会上升。 原因是使用pruning agent的模型由于总会丢失部分信息，使得收敛速度变慢，同时为了训练pruning agent，也需要多次的观测、行动、反馈。 最后再附上一次项目地址，欢迎感兴趣的读者Star✨ https://github.com/freefuiiismyname/cv-automatic-pruning-transformer
1.2K50发布于 2021-07-03
腾讯云开发者
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