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【LeetCode】814. 二叉树剪枝

来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-pruning著作权归领扣网络所有。

CodeingShuang·2021-03-05 23:39

人脸检测之——学习

进行人脸的多尺度检测rects=cascade.detectMultiScale(img,scaleFactor=1.2,minNeighbors=3,flags=cv2.CASCADE_DO_CANNY_PRUNING

Calorie_Wu·2021-03-05 16:16

DAY-7 神经网络压缩综述

DAY-7神经网络压缩综述原文连接：https://bbs.cvmart.net/articles/313模型裁剪/剪枝（Pruning）单个权重(Weight)剪枝——非结构化核内权重(IntraKernelWeight

Sylvia_Lan·2021-02-04 15:56

超越YOLOv4-tiny！比YOLOv3快7倍！YOLObile：移动端上的目标检测

https://arxiv.org/abs/2009.05697https://github.com/CoCoPIE-Pruning/CoCoPIE-ModelZoo/tree/master/YOLObileYOLObile

公众号机器学习与生成对抗网络·2020-11-16 22:04

剪枝论文统计

.LearningbothWeightsandConnectionsforEfficientNeuralNetworks：2745P3先确定哪些连接是重要的，然后prune，在finetuneL1正则pruning

MoreanP·2020-11-09 00:13

windows apex 安装

windowsapex安装笔者是用笔记本跑的yolov4-pruning模型，操作系统是Windows,下面是短小精悍的apex安装的过程记录开始下载https://github.com/NVIDIA/

Ran0215·2020-10-21 09:18

FPGM-Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration学习笔记

个人看法关于作者提出的norm-based的方法的依赖条件，我认为通过简单的修改就能解决，并且在自己的yolov3的项目中也成功应用，剪枝率大于90%。但是在PaddleSlim中看到百度似乎用了这个方法做模型剪枝，就学习一下。1、范数的标准差足够大，才能有足够的搜索空间，容易找到划分的阈值？其实也可以按照比例裁剪，不需要固定的阈值。2、范数的最小值接近于0？这个其实是稀疏化效果的好坏，需要进行多

_从前从前_·2020-10-16 15:17

HRNet剪枝记录

第一版github：https://github.com/vvhj/APRCP-HRNet-Adaptive-Pruning-Rate-Channel-Pruning-for-HRNet目前公开模型压缩率为

qq_35890328·2020-10-14 19:58

Flink批处理优化器之数据属性

后续我们会介绍Flink如何为优化器节点计算IP，并在之后的“剪枝”（pruning）阶段发挥作用。数据属性数据属性是个统称，来自于Flink优化器模块定义的子包名：dataproperti

vinoYang·2020-09-16 00:46

决策树-CART（下）

我们可通过降低决策树的复杂度来避免过拟合，最有效的手段是进行剪枝处理（pruning）。

clvsit·2020-09-14 21:48

Implementing Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference in Mxnet

一、代码分析：参考pytorch代码对论文《PruningConvolutionalNeuralNetworksforResourceEfficientInference》使用mxnet框架进行了复现，代码来自于一个GitHub的项目，本文主要是在其代码的基础之上，移植到mxnet的框架之上，移植的过程中发现了很多的问题算是好好学习了一下mxnet吧。首先剪枝过程主要是通过PrunningFine

is_jianglq·2020-09-14 01:58

Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference代码jacobgil大神源码分享

已经标好的训练集和测试集：https://github.com/Yipzcc/taylor_cats_dogs_classification下载后按照readme.md文件提示应该就可以运行参考文献：https://blog.csdn.net/qq_23225921/article/details/78806999?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant

猿钧·2020-09-14 01:53

Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference代码详解

裁剪filter的依据是：用Taylor展开来近似pruning的优化问题。需要注意的是，裁剪某一层的filter后，下一层的weight也需要更新。接下来是gith

代号沫沫·2020-09-14 00:07

Pruning convolutional neural networks for resource efficent inference

这是篇2017年ICLR的会议，文章提出了一种基于泰勒展开的网络剪枝方法。文章认为，这里一类的剪枝方法一般分为三类：一个已经训练好的网络基于一定的准则在修剪和微调反复适时地停止所以，这个修剪的“准则”就十分的重要，文章列出了一些以往的准则：Minimunweight：训练时加入L1或L2正则化，并修剪权值小于某一阈值的权重Activation：修剪经激活层后与smallactivationvalu

蓝先生爱学习·2020-09-14 00:49

Pruning Convolutional Neural Networks For Resource Efficient Inference

论文地址：https://arxiv.org/abs/1611.06440v2英伟达出品的模型剪枝论文，NVIDIATransferLearningToolkit就是基于这篇论文进行实现的？0摘要我们提出了一种新的对神经网络中卷积核进行剪枝的算法以实现高效推理。我们将基于贪婪标准的修剪与通过反向传播的微调交错-实现了一种高效的的过程，在修剪后的网络中保持了良好的泛化能力。我们提出了一种基于泰勒展开

cdknight_happy·2020-09-14 00:21

【论文阅读】Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference

1,论文与代码https://arxiv.org/abs/1611.06440https://github.com/jacobgil/pytorch-pruning论文来自NVIDIA

风泽茹岚·2020-09-14 00:08

论文品读：Stability Based Filter Pruning for Accelerating Deep CNNs

2018年的论文，提出了一种新的评价卷积核重要程度的方式。主要思想是比较改变损失函数前后训练得到的两套参数，如果某个位置的参数改变的幅度大，就认为该参数是敏感的不稳定的，那就是不重要的，优先裁剪。具体过程如下1.正常训练得到基础模型参数。2.改变损失函数并训练1到3个epoch得到新的模型参数，新的损失函数为左边公式的L，C是原始损失函数，K代表网络有几层，S通过右边公式得到。右边公式的代表网络的

饭后吃西瓜·2020-09-11 08:03

论文品读：Pruning filters for effecient convnets

https://arxiv.org/abs/1608.08710本文提出了一种基于L1的通道裁剪的方法，在VGG16上降低34%的计算量，ResNet-101降低38%计算量本文说权重裁剪只能稀疏化矩阵，不能降低计算量从而提速，并且稀疏化会需要BLAS稀疏计算库。并且论文提出了不用一层层迭代裁剪，而是直接one-shot一次裁剪，可以节省裁剪、训练时间。最后，作者还发现了即使ResNet这种参数相

饭后吃西瓜·2020-09-11 08:03

YOLOV3剪枝源码阅读---模型部署加速

NetworkSlimming-LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming剪枝项目参考https://github.com/tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning

_从前从前_·2020-09-02 11:22

Pruning Filters For Efficient ConvNets阅读笔记

问题的提出现在，神经网络模型在很多领域都展现了强大的性能（如：物体分类，目标识别，物体分割，自然语言处理等）。随着模型性能的提高，网络结构变得越来越深，参数变得越来越多，这就使得保存模型所需要的内存变多，模型进行推理所需要的计算资源与计算时间也变多。但是，在一些嵌入式设备中，内存与计算资源比较匮乏，对系统的实时性要求较高，这就需要对训练好的网络模型进行剪枝，降低保存模型所需要的内存，同时减少模型一

Liu_A_Yu·2020-08-24 13:15

前t个组合结果

include#includeusingnamespacestd;intX[31],used[31];intn,r,t,count;voidoutput(){for(inti=1;i=1;--i){if(pruning

砖业洋__·2020-08-24 09:59

Kusama验证人节点搭建

验证人节点需要配置运行参数–pruning=archive，需要同步全部的节点，目前数据有25G左右，同步完成需要36小时左右，以后还会随着块高的增长不断增加。内存:8GB。

fzw1723fzw·2020-08-24 00:41

CNN模型压缩总结

CNN模型压缩总结总结综述参考：https://blog.csdn.net/shentanyue/article/details/83508497模型裁剪/剪枝（Pruning）单个权重(Weight)

qq_23546067·2020-08-23 22:22

轻量级网络之ShuffleNet

因此有许多学者研究如何在适当的MFLOPs下取得好的效果，大致有几个方向：剪枝（pruning），

萧风萧雨·2020-08-23 02:14

Binary Tree Pruning 解题报告（Python & C++）

fuxuemingzhu个人博客：http://fuxuemingzhu.cn/目录题目描述题目大意解题方法后序遍历日期题目地址：https://leetcode.com/problems/binary-tree-pruning

负雪明烛·2020-08-23 01:31

LeetCode 1066. Campus Bikes II

Backtracing+Pruning(TLE)最容易的解法是backtracing，但是即使加了剪枝，还是会超时。

weixin_30507269·2020-08-22 14:19

[LintCode/LeetCode] Binary Tree Pruning

ProblemBinaryTreePruningWearegiventheheadnoderootofabinarytree,whereadditionallyeverynode'svalueiseithera0ora1.Returnthesametreewhereeverysubtree(ofthegiventree)notcontaininga1hasbeenremoved.(Recallth

linspiration·2020-08-22 10:58

ThiNet: A Filter Level Pruning Method for Deep Neural Network Compression 阅读笔记

今天阅读了ThiNet:AFilterLevelPruningMethodforDeepNeuralNetworkCompression。剪枝可以用一句话总结：得到各神经元的重要性，去除不重要的神经元并微调网络。如下图所示：ThiNet的框架分如下几步：滤波器选择，利用layeri+1的inputchannels来选择剪枝layeri哪些部分。剪枝，去除layeri+1的弱inputchannel

倒霉茄子·2020-08-22 03:25

YOLOV3剪枝项目出现“could not find or load the Qt platform plugin xcb”

couldnotfindorloadtheQtplatformplugin“xcb””配置环境运行剪枝项目：https://github.com/tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning

DaneAI·2020-08-22 00:40

CVPR2020-HRank：Filter Pruning using High-Rank Feature Map

1.介绍滤波器修剪的核心在于滤波器的选择，滤波器的选择应以最高的压缩比和最低的精度折衷。基于过滤器评价函数的设计，作者根据经验将过滤器剪枝分为两种大类。属性的重要性(PropertyImportance)：基于CNNs的固有属性对滤波器进行修剪。这些修剪方法不会弥补网络训练损失。剪枝后，通过微调提高模型性能。在这些方法中:Networktrimming:Adata-drivenneuronprun

安静到无声·2020-08-17 23:19

机器学习笔记（6）——C4.5决策树中的剪枝处理和Python实现

剪枝的基本策略有“预剪枝”（prepruning）和“后剪枝”（post-pruning）：预剪枝是在决策树的生成过程中，对每个结点划

赵赵赵颖·2020-08-16 23:28

DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN

深度压缩：采用修剪，量子化训练和霍夫曼编码来压缩深度神经网络学习模型压缩知识，记录此论文(ICLR2016的bestpaper)学习过程。论文链接：https://arxiv.org/abs/1510.00149论文Pytorch实现GitHub链接：https://github.com/mightydeveloper/Deep-Compression-PyTorchABSTRACTDNN是计算密

落地生根1314·2020-08-16 14:28

Algorithm: Backtracking (回溯) 通常用于暴力列举、排列组合灯，注意 Pruning以优化（LC 1240）

LC1240TilingaRectanglewiththeFewestSquaresGivenarectangleofsizenxm,findtheminimumnumberofinteger-sidedsquaresthattiletherectangle.Example1:Input:n=2,m=3Output:3Explanation:3squaresarenecessarytocovert

Firehotest·2020-08-11 02:34

模型剪枝学习笔记--Layer-wise Pruning and Auto-tuning of Layer-wise Learning Rates

Layer-wisePruningandAuto-tuningofLayer-wiseLearningRatesinFine-tuningofDeepNetworks这篇论文是上个月刚出的关于剪枝方面的论文。作者：首尔大学团队论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2002.06048Layer-wise剪枝+AutoLR：深度网络微调中的层级剪枝和层级学习率的自动调整。该方法可

梦坠凡尘·2020-08-09 20:18

Docker对象清理

原文：https://docs.docker.com/engine/admin/pruning/摘要对于不再使用的对象如镜像、容器、volumes以及网络Docker采取的是被动清理(类比垃圾回收)机制

温暖的电波·2020-08-09 02:26

Bert finetune和压缩的关系研究：Compressing BERT: Studying the Effects of Weight Pruning on Transfer Learning

压缩BERT:研究权值修剪对迁移学习的影响Abstract1Introduction2Pruning:Compression,Regularization,ArchitectureSearchCompressionRegularizationSparseArchitectureSearch2.1MagnitudeWeightPruning3ExperimentalSetup3.1Implement

三重极简·2020-08-06 12:19

加速yolo3检测速度的两个思路

1.裁剪卷积核通道的方法来加速前向传播https://github.com/Lam1360/YOLOv3-model-pruning2.替换backbone网络，或者自己裁剪现有网络步骤：2.1根据不同的

蜗牛在听雨·2020-08-05 13:43

模型通道剪枝（channel pruning）

目前所看到的通道剪枝的方法不是特别多，先总结一下现有的论文：https://openaccess.thecvf.com/content_iccv_2017/html/Liu_Learning_Efficient_Convolutional_ICCV_2017_paper.html解读：https://blog.csdn.net/h__ang/article/details/89376079关于这篇

三寸光阴___·2020-08-04 17:27

Designing Energy-Efficient Convolutional Neural Networks using Energy-Aware Pruning

这是CVPR2017年的一篇论文，研究的是：基于能量消耗导向的网络剪枝。当我们把CNN运用到嵌入式等电池驱动的设备上时，其能量消耗是个不可忽视的大问题。比如，在一个智能手机上，AlexNet不能运行超过一个小时。而以往地针对网络剪枝的关注点主要在modelsize和FLOPs上面，没有真正的去关注能量的问题。这篇文章提出的框架如下：其步骤如下：以能量消耗排序层以幅度大小移除weights重新存储w

蓝先生爱学习·2020-08-02 13:14

机器学习sklearn（学习笔记4）——决策树2剪枝

剪枝是指将一颗子树的子节点全部删掉，根节点作为叶子节点，以下图为例：首先剪枝（pruning）的目的是为了避免决策树模型的过拟合。

Wu_Jun_Peng·2020-07-31 23:17

[模型压缩]--CVPR2020-HRank：Filter Pruning using High-Rank Feature Map

Github重新定义了剪枝规则，从实验效果来看，效率更高Abstract：神经网络剪枝为深度神经网络在资源受限设备上的应用提供了广阔的前景。然而，现有的剪枝方法由于缺乏对非显著网络成分的理论指导，在剪枝设计中存在训练效率低、人工成本高的问题。本文通过对高秩特征图的研究，提出了一种新的滤波剪枝方法。我们的HRank的灵感来自于这样一个发现，即由单个过滤器生成的多个特征图的平均秩总是相同的，而不考虑接

chenzy_hust·2020-07-30 21:55

《FPGM：Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration》论文笔记

参考代码：filter-pruning-geometric-median1.概述导读：在之前的网络剪枝文章中一般将网络filter的范数作为其重要性度量，范数值较小的代表的filter越不重要，将其从网络中裁剪掉

m_buddy·2020-07-29 10:31

MEP(minimum error pruning) principle with python implemention

Accordingto《EstimatingProbabilities:ACrucialTaskinMachinelearning》:Θ=p(C)p(C∣V1)p(C)p(C∣V1V2)p(C∣V1)p(C∣V1V2V3)p(C∣V1V2)⋅⋅⋅⋅①whereΘ=p(C)\frac{p(C|V_1)}{p(C)}\frac{p(C|V_1V_2)}{p(C|V_1)}\frac{p(C|V_1V_

Applied Sciences·2020-07-27 19:18

模型剪枝学习笔记 --- EagleEye: Fast Sub-net Evaluation for Efficient Neural Network Pruning

论文：https://arxiv.org/abs/2007.02491代码：https://github.com/anonymous47823493/EagleEye这篇论文一定要好好研究下，提出该剪枝方法的是暗物智能&中山大学，当初去面试过该公司，聊了将近一小时，大部分是关于剪枝的内容。。。。。。。可惜自己真是菜如狗。。。。。目录摘要介绍相关工作方法MotivationAdaptiveBatch

梦坠凡尘·2020-07-15 21:05

Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks 算法笔记

ChannelPruningforAcceleratingVeryDeepNeuralNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/1707.06168代码地址：https://github.com/yihui-he/channel-pruning

随波逐流的亚瑟王·2020-07-15 08:03

BERT 瘦身之路：Distillation，Quantization，Pruning

很多外链被微信给吃掉了，点击阅读原文查看。自BERT放出，各家多有改进，融入更多其他方面知识，加入更多训练数据，更复杂训练技巧，花样百出。但鉴于昂贵的训练成本，大多人也就只能看看而已，之后用开源出模型，想着怎么把它用起来。而即使如此，BERT家族庞大体积也让进行实时推理时，需过大空间，同时速度也会比较慢。一般线下玩玩尚好，如若想将它放入线上，作为产品。那么就需要对BERT进行减肥，让它体量变小，速

Congqing He·2020-07-14 11:02

BERT轻量化探索—模型裁剪（BERT Pruning）—层数裁剪

继BERT维度剪枝之后，尝试了BERT层数暴力裁剪，直接剪掉若干层。试验结果：结论：训练提升40%左右、效果下降1.2%，推断速度提升50%。代码参考：最简单的模型轻量化方法：20行代码为BERT剪枝https://cloud.tencent.com/developer/article/1542897，但是进行了一些调整。1）首先，将谷歌pretrain的模型直接裁剪另存：=====L-2impo

ai_1046067944·2020-07-14 07:31

【Spark】Expected only partition pruning predicates

在Hive向Spark迁移时，我们可能直接将HSQL语句直接运行在Spark-SQL上，如果查询时针对的是Hive分区表（非DataSource表，DataSource表无此问题），使用分区字段过滤时分区字段为大写，就会产生Expectedonlypartitionpruningpredicates的异常，下面举个例子：有一张Hive分区表test：表schema信息为(idInt,nameStr

PowerMe·2020-07-12 05:51

Alpha-Beta剪枝(Alpha Beta Pruning)

Alpha-Beta剪枝算法(AlphaBetaPruning)[说明]本文基于>，文中的图片均来源于此笔记。Alpha-Beta剪枝用于裁剪搜索树中没有意义的不需要搜索的树枝，以提高运算速度。假设α为下界，β为上界，对于α≤N≤β:若α≤β则N有解。若α>β则N无解。下面通过一个例子来说明Alpha-Beta剪枝算法。上图为整颗搜索树。这里使用极小极大算法配合Alpha-Beta剪枝算法，正方形

急流·2020-07-12 00:16

【LeetCode】二叉树剪枝搜索（Binary Tree Pruning）

原题网址(中)：https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-pruning/原题网址(英)：https://leetcode.com/problems/binary-tree-pruning

mistical·2020-07-12 00:09

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