修剪未微调的预训练语言模型摘要1引言2相关工作3背景4静态模型剪枝5实验6分析7结论8局限性摘要为了克服预训练语言模型(PLMs)中的过度参数化问题，剪枝作为一种简单直接的压缩方法被广泛使用，它直接去除不重要的权重

回溯法也可以叫做回溯搜索法，它是采用递归的一种穷举搜索的方式。至于为啥需要回溯，直接for循环遍历穷举不就完事了。。但是有时候你并不知道for循环有几层，或者for循环太多，写起来太费事，但是能发现没层for循环都有一定的可以规律，比如第一此需要从10个鸡蛋挑一个，第二次需要从剩余9个鸡蛋再挑一个，依次类推，凡是拥有可递归规律的问题都可以采用回溯法。目录回溯过程与模板感悟1：关于模板中本层for循

文章目录基础知识算法模板相关题目组合问题77.组合39.组合总和40.组合总和II分割问题子集问题79.所有子集排列问题784.字母大小写全排列棋盘问题二叉树问题257.二叉树的所有路径129.求根节点到叶节点数字之和988.从叶结点开始的最小字符串112.路径总和113.路径总和2437.路径总和3集合划分问题698.划分为k个相等的子集其他问题854.相似度为K的字符串回溯问题在算法面试的环节

回溯法的效率（3）如何理解回溯法（4）回溯三部曲回溯函数模板返回值以及参数回溯函数终止条件回溯搜索的遍历过程模板框架（伪代码）3.组合问题（1）组合的经典模板题——77组合题解：回溯三部曲：代码优化（剪枝

回溯算法也可以认为是某种程度的暴力穷举，但是在暴力穷举的过程中，可以根据解的相关性质将不满足条件的解及时剪枝目录相关例题括号生成17.电话号码的字母组合39.组合总和46.全排列47.全排列II78.子集

1、全排列classSolution{public:vector>ret;vectorpath;boolcheck[7];voiddfs(vector&nums){if(nums.size()==path.size()){ret.push_back(path);return;}for(inti=0;i>permute(vector&nums){dfs(nums);returnret;}};2、子集

春节刚过的剪枝，一直害怕到昨天，我怕自己一不小心

235.二叉搜索树的最近公共祖先题目链接|解题思路和236的思路是一致的，但是BST的特殊性质能够提供更快的剪枝：在

个人主页：@Sherry的成长之路学习社区：Sherry的成长之路（个人社区）专栏链接：练题长路漫漫浩浩，万事皆有期待文章目录组合剪枝总结：本期我们将进入回溯算法的练习。

之前给他在客厅里，用物业剪枝留下的枝条搭了一个简易帐篷，被他当成了自己的秘密基地。比起之前那个简易版的，这个更加隐秘。这么说吧，如果不是他

暴力搜索从我做起振兴中华分别为1234567812345234563456745678迷宫问题模板dfs(x,y，path)//从(x，y)深度优先搜索if（(x,y为终点坐标)）①x,y加入路径②输出路径③路径中去除(x,y)剪枝函数

基础Pytorch项目实践二、机器学习1、监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失Softmax回归SVM支持向量机决策树剪枝与后剪枝随机森林

sklearn实现感知机二、决策树1sklearn.tree.DecisionTreeClassifier详细说明2绘制决策树2.1Graphviz形式输出决策树2.2绘制决策平面2.3交叉验证2.4决策树的预剪枝与后剪枝前言记录学习

1.剪枝基本概念1.1什么是剪枝NetworkPruning删除权重小于一定阈值的连接或者神经元节点得到更加稀疏的网络1.2剪枝的不同粒度从单个神经元和连接到整个网络层非结构化剪枝(需要特殊硬件支持)权重级别

文章目录第一章线性回归1、线性回归问题2、误差项定义3、独立同分布4、极大似然估计5、梯度下降6、参数更新方法第五章逻辑回归原理推导第十一章决策树原理1、决策树算法概述2.实例信息增益3.信息增益率基尼指数4.剪枝第十八章神经网络算法原理

进行机器学习的步骤机器学习算法的分类第二章模型评估经验误差与过拟合评估方法性能度量第三章k邻近算法KNN算法流程时间复杂度kd树k邻近算法优缺点第四章决策树决策树算法流程划分选择信息增益ID3增益率C4.5基尼指数CART剪枝处理剪枝的基本策略预剪枝后剪枝第五章朴素贝叶斯算法贝叶斯公式拉普拉斯修正第六章逻辑斯蒂回归

单棵树构建的模型往往不够稳定，样本变动很容易引起树结构的变动解决过拟合问题除划分测试集和训练集外依赖于剪枝随机森林原理回顾：元算法从统计学的角度来讲，将模型的性能寄希望于单棵决策树是不稳健的，这意味着它在处

求取子集问题，不需要任何剪枝！因为子集就是要遍历整棵树。所以可以不在终止条件里return树中有符合的元素，加入到res中，但是下面可能还有符合的。所以不用return，遍历结束也会return。

回溯算法如何剪枝？|LeetCode：216.组合总和III_哔哩哔哩_b

C4.5是决策树的算法，它创造性地在决策树构造过程中就进行了剪枝，并且可以处理连续的属性，也能对不完整的数据进行处理。它可以说是决策树分类中，具有里程碑式意义的算

目录1.模型压缩定义2.模型压缩必要性及可行性3.模型压缩分类3.1主流分类3.2前端和后端4.剪枝4.1剪枝定义4.2剪枝分类4.2.1基于粒度4.2.2基于是否结构化4.2.3基于目标5.结构化剪枝和非结构化剪枝

235.二叉搜索树的最近公共祖先（题目链接：力扣）思路：以为和昨晚的找二叉树的最近公共祖先差不多，只要剪枝一下就可以了，于是作出如下答案TreeNode*lowestCommonAncestor(TreeNode

题型基本框架数据的存储状态path[]剪枝--枚举对象的顺序--判重intmaxd;//限定的深度for(maxd=1;;maxd++)if(dfs(1,maxd))break;本题思路

零钱兑换II给你一个整数数组coins表示不同面额的硬币，另给一个整数amount表示总金额。请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额，返回0。假设每一种面额的硬币有无限个。题目数据保证结果符合32位带符号整数。示例1：输入：amount=5,coins=[1,2,5]输出：4解释：有四种方式可以凑成总金额：5=55=2+2+15=2+1+1+15=1+1+1+1

一、决策树定义1、决策树构成根节点、内部节点、叶节点（终节点）；2、学习算法决策树学习算法包含特征选择、决策树的生成与决策树的剪枝。

前缀和与差分4)二分5)排序6)倍增7)贪心8)习题二、0x10基本数据结构1)栈2)队列3)链表与邻接表4)Hash5)字符串6)Trie字典树7)二叉堆8)习题三、0x20搜索1)树与图的遍历2)DFS3)剪枝

xgboost深入浅出xgboost代价函数里加入正则项，是否优于cart的剪枝”。其实陈天奇大神的slides里面也是有提到的，我当一下搬运工。

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性

例如，给出n=3，生成结果为：["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]思想：dfs+剪枝classSolution{publicListgenerateParenthesis

4、第三个分支：剪刀在居家方面的用途，可以种花时剪枝；可以做面塑时修形状；可以在编绳时

再好的树苗长出来，也要有人为其修剪枝叶，才能长成茁壮大树；再值得信任的千里马，也要被套上缰绳，不能任其天马行空。回顾之前对女儿的教育，有严管也有包办，无意识的侵入孩子的边界，一次次忽视她的感受。

（不用状态保留，提前剪枝会超时）importjava.util.*;publicclassMain{publicstaticvoidmain(Stri

诸如剪枝、知

剪枝算法：核心思想就是减少网络模型中参数量和计算量，同时尽量保证模型的性能不受影响。

现在，您已经了解了如何调整和对齐大型语言模型以适应您的任务，让我们讨论一下将模型集成到应用程序中需要考虑的事项。在这个阶段有许多重要的问题需要问。第一组问题与您的LLM在部署中的功能有关。您需要模型生成完成的速度有多快？您有多少计算预算可用？您是否愿意为改善推理速度或降低存储空间而牺牲模型性能？第二组问题与您的模型可能需要的额外资源有关。您是否打算让您的模型与外部数据或其他应用程序进行交互？如果是

DFS/回溯以整数拆分为例：剪枝条件当和为n时，保存结果当和大于n时，进行剪枝在DFS中，同一排的结点是在同一个函数调用中进行处理，如上图中的第一排，1、2、3、4、这4个结点是在第一次函数调用中进行处理

本文使用的剪枝库是torch-pruning，实验了该库的三个剪枝算法GroupNormPruner、BNScalePruner和GrowingRegPruner。

文章目录回顾解决简单情况下的问题：上楼梯递推：递归：推广到稍微复杂的问题：机器人走方格递推：递归：逐步生成结果之非数值形我们先来看一道题：合法括号引出DFS数独游戏解题思路：部分和解题思路：是否需要回溯我对于“剪枝

这部分主要关于：递归的深度搜索，回溯剪枝减少不必要递归递归深搜回溯题：1、递归路线是什么2、需要获取的结果是什么3、根据题意中的规定，可以在什么时候就停止继续递归1、OJ77combinations给定正整数

具体来说，为了提高动态头部重建的准确性，ER-NeRF引入了一种紧凑且表达丰富的基于NeRF的三平面哈希表示法，通过三个平面哈希编码器剪枝空的空间区域。

题目描述看本文需要准备的知识1.最长上升子序列（lis）的算法思想和算法模板2.acwing1010拦截导弹（lis+贪心）题解本题题解，需要知道这种贪心算法3.简单了解dfs暴力搜索、剪枝、搜索树等概念思路讲解

二、C#题解  同题目LeetCode面试题08.07.无重复字符串的排列组合，进行剪枝：元素

目录1.CART的生成：（1）回归树的生成（2）分类树的生成①基尼指数②算法步骤2.CART剪枝：（1）损失函数（2）算法步骤：CART是英文“classificationandregressiontree

目录1.ID3算法2.C4.5算法3.信息增益率（1）信息增益率（2）案例4.决策树的剪枝5.总结（1）优点与改进（2）缺点（3）总结及展望近年来决策树方法在机器学习、知识发现等领域得到了广泛应用。

目录前言2相关基础理论知识（RelevantBasicTheoriesandKnowledge）2.1深度学习理论（TheoryofDeepLearning）

该文章是ICCV2017的一篇模型压缩论文，提出了一个针对BN层的剪枝方法，利用BN层的权重（即缩放系数）来评估输入通道的重要程度（score），然后对score对于阈值的通道进行过滤，之后在连接成剪枝后的网络时

题目链接分割等和子集题目描述注意点数组nums非空数组nums只包含正整数解答思路最初想到的是根据回溯+剪枝解决本题，如果数组大小小于2，则肯定不能找到分割等和子集，除此以外，如果数组之和sum不能被2

目录论文信息文章简介研究动机研究方法水印生成水印嵌入版权验证实验结果有效性（Effectiveness）高效性（ConvergeSpeed）保真度（Functionality）鲁棒性（Robustness）Anti-剪枝攻击

通过暴力算法找字符串中是否含有指定字串复杂度过高，可以通过观察指定字串有什么规律，来减少复杂度（剪枝）。那么如何构造前缀表呢？

P-Tuningv2简介P-Tuning是一种较新的模型微调方法，它采用了参数剪枝的技术，可以将微