pruning 第6页

[JAVA] DFS pruning and de-duplication 1049. Last Stone Weight II

Theunderlyingmathproblemistosplitthearraytotwopartswhichhaveclosestsum.Themostnaivewayisadepthfirstsearch.However,asimpledepthfirstsearchwillcauseTLE.Tospeedup,thefollowingisdone.Sortarray(thisenables

尚无花名·2020-02-19 22:26

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

这篇文章主要分为三个部分：剪枝、权值共享和哈夫曼编码。具体的细节，已经有很多论文阅读的博客写的比较详细了，http://lib.csdn.net/article/deeplearning/50854?knId=1741但是放在没有sparse库帮助处理sparse矩阵计算的硬件上计算有几个问题：没有sparse库怎么计算sparse矩阵存储方式改变以后存取数据改变量化还算是比较容易做，因为量化部分

April63·2020-02-13 02:02

Binary Tree Pruning

Wearegiventheheadnoderootofabinarytree,whereadditionallyeverynode'svalueiseithera0ora1.Returnthesametreewhereeverysubtree(ofthegiventree)notcontaininga1hasbeenremoved.(RecallthatthesubtreeofanodeXisX,

TSW1995·2019-12-21 20:26

决策树的剪枝与分类回归树

在决策树学习过程中将已生成的树进行简化的过程称为剪枝（Pruning）。具体地，剪枝从已经生成的树上裁掉一些子树或叶节点，并将其根节点或父节点作为新的叶节点，从而简

TSW1995·2019-12-21 18:45

Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks阅读

核心内容公式中Y代表某一层的输出，W和X分别是filters和输入，β控制输入的某一个通道为0，因此beta向量中0的数目越多，也就代表被删掉的filters越多。由于0范数的优化是NP问题，因此作者把它松弛到了1阶并作为正则项加入到要最小化的函数中：这个公式中要优化的是β和W，文中分两步来优化：第一步：优化β固定W，求beta的最优质值。用解普通LASSO回归的方式求解。第二步：优化W固定β，求

cheerss·2019-12-15 07:45

YOLOv3剪枝再升级！

我爱计算机视觉·2019-11-04 23:40

通道剪枝Channel Pruning

你感觉不舒服的时候，就是成长的时候……论文：ChannelPruningforAcceleratingVeryDeepNeuralNetworksGithub:https://github.com/yihui-he/channel-pruningICCV2017旷视科技论文提出了新的通道剪枝方法，基于2步迭代的剪枝方法。首先基于LASSO回归选择通道，然后基于最小均方误差，进行权值的重新学习。该方

watersink·2019-10-12 20:40

Residual connection pruning

ResidualconnectionpruningReferencelink.Residualconnection会在前后两层上逐点做加法运算，如果对各层独立做structurepruning，可能会出现前后两级相加通道无法对齐的问题Paper《GateDecorator:GlobalFilterPruningMethodforAcceleratingDeepConvolutionalNeural

kangk_521·2019-09-30 10:31

PostgreSQL DBA( - PG 12 Improving Partition Select

PG12更进一步，那就是在pruning后才加载元数据，如果不涉及大多数的分区那么在计划阶段可以带来明显的性能提升。创建分区表

艾弗森哇·2019-09-23 17:39

闲话模型压缩之网络剪枝（Network Pruning）篇

1.背景今天，深度学习已成为机器学习中最主流的分支之一。它的广泛应用不计其数，无需多言。但众所周知深度神经网络（DNN）有个很大的缺点就是计算量太大。这很大程度上阻碍了基于深度学习方法的产品化，尤其是在一些边缘设备上。因为边缘设备大多不是为计算密集任务设计的，如果简单部署上去则功耗、时延等都会成为问题。即使是在服务端，更多的计算也会直接导致成本的增加。人们正在从各个角度试图克服这个问题，如这几年如

ariesjzj·2019-09-15 09:26

闲话模型压缩之网络剪枝（Network Pruning）篇

一、背景今天，深度学习已成为机器学习中最主流的分支之一。它的广泛应用不计其数，无需多言。但众所周知深度神经网络（DNN）有个很大的缺点就是计算量太大。这很大程度上阻碍了基于深度学习方法的产品化，尤其是在一些边缘设备上。因为边缘设备大多不是为计算密集任务设计的，如果简单部署上去则功耗、时延等都会成为问题。即使是在服务端，更多的计算也会直接导致成本的增加。人们正在从各个角度试图克服这个问题，如这几年如

ariesjzj·2019-09-08 10:07

Python编程实现预剪枝的CART决策树

剪枝（pruning）是决策树学习中对付过拟合的一种常用的方法。决策树剪枝的基本策略有预剪枝和后剪枝。本文主要是对预剪枝的实现。

麦克斯韦的妖精·2019-09-06 21:23

yolo3训练人脸检测模型

YOLOv3-model-pruning用YOLOv3模型在一个开源的人手检测数据集oxfordhand上做人手检测，并在此基础上做模型剪枝。

山水之间2018·2019-08-24 14:40

AI实战：深度学习模型压缩：模型裁剪——Pruning with Keras

模型裁剪1、《TrainsparseTensorFlowmodelswithKeras》【TF官网方法】核心思想：对neuralnetwork’sweighttensors进行pruning论文：Topru

szZack·2019-08-24 10:59

814.二叉树剪枝

来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-pruning/***Definitionforabinarytreenode

莫笑偏安·2019-08-07 16:29

Channel Pruning：用于加速深度神经网络的通道剪枝方法

本文出自论文ChannelPruningforAcceleratingVeryDeepNeuralNetworks，主要介绍了一种新的通道剪枝方法，用来加速非常深的卷积神经网络。在本文中，我们介绍了一种新的通道剪枝方法，用来加速非常深的卷积神经网络。给定一个训练过的CNN模型，我们提出来一种迭代式的两步骤算法，通过基于通道选择的LASSO回归和最小二乘法重建来有效地修剪每一层。我们进一步将这个算法

librahfacebook·2019-07-27 20:38

Pruning Filters for Efficient ConvEnts文章阅读

PruningFiltersforEfficientConvEnts文章阅读PruningFiltersforEfficientConvEntsAbstractIntroductionPruningFiltersandFeatureMapsDeterminingwhichfilterstopruneDeterminingsinglelayer’ssensitivitytopruningPrunin

AchDream·2019-06-05 11:43

Docker镜像列表中的none:none是什么

官方解释来自官方的解释如下图红框所示，地址是：https://docs.docker.com/config/pruning/怎么来的结合第一幅图，梳理一下danglingimages怎么产生的：第

程序员欣宸·2019-06-01 18:15

Rethinking the Value of Network Pruning_ICLR2019

近期本小白在公司实习，组内有写paperreading的优良传统，一来自己总结，二来便于大家交流。感觉这个习惯非常好，于是乎想了想干脆同步发到自己博客上来，便于以后自己整理。URL:https://arxiv.org/abs/1810.05270code：https://github.com/Eric-mingjie/rethinking-network-pruningTL;DR这篇文章不同于大多

Charles5101·2019-05-26 23:47

tensorflow model optimization 自动剪枝量化说明

https://github.com/tensorflow/model-optimization/blob/master/tensorflow_model_optimization/g3doc/guide/pruning

liangjiubujiu·2019-05-15 21:33

【优化训练】RePr：Improved Training of Convolutional Filters论文笔记

训练插入Re-initializing和Pruning简称RePr，文章通过大量的分析和实验，验证了提出的训练方法非常有效，在cifar、ImageNet、VQA、objectdetection上涨点很多

行者无疆兮·2019-04-19 17:01

【NISP: Pruning Networks using Neuron Importance Score Propagation】论文笔记

简介和综述论文链接：https://arxiv.org/pdf/1711.05908.pdf这篇论文对于裁剪部分写的很详细，同时综述也不错。这篇博客只是将论文翻译了一下(大部分机翻)。为了减少深度卷积神经网络（CNN）中的显着冗余，大多数现有方法仅通过考虑单个层或两个连续层的统计来修剪神经元（例如，修剪一个层以最小化下一层的重建误差），忽略深度网络中误差传播的影响。相反，我们认为必须根据统一的目标

地大大刘·2019-04-17 16:44

深度压缩-Deep Compression

1.剪枝(pruning)模型的裁剪方法则比较简单明了，直接在原有的模型上剔除掉不重要的filter，虽然这种压缩方式比较粗糙，但是神经网络

huataiwang·2019-02-26 13:28

网络压缩-2，剪枝，3、量化，4、降低数据数值范围，5、迁移学习

2，剪枝(pruning)在训练结束后，可以将一些不重要的神经元连接非结构化剪枝Pruning，结构化剪枝FilterPruning，梯度Pruning等方法(可用权重数值大小衡量配合损失函数中的稀疏约束

huataiwang·2019-02-26 13:19

《Pruning Filters for Efficient Convnets》论文笔记

1.概述CNN网络经被在众多方面展现了其成功，但是随之而来的是巨大的计算量与参数存储空间。这篇论文中给出一种剪除卷积滤波器的方法（确实会影响精度），但是移除这些滤波器与其对应的featuremap之后确实带来计算量的降低，而且并不会导致连接的稀疏，从而就并不需要支持稀疏的卷积库，可以使用现有的BLAS库。在实验中减少了VGG-16中34%和ResNet-110中38%的计算量，并且通过重新训练获得

m_buddy·2018-12-27 23:56

深度网络压缩-参数剪枝一：Data-Free parameter pruning for deep neural networks

该论文通过比较同层内不同神经元的权重向量的相似性，将相似的向量合并，使得网络得到压缩。w1=w4,这样就可以将其中一个去掉，将后面涉及到的权重相加，也就是图中的a1=a1+a4显著度权重向量的相似性度量，就是显著度。以第一张图为例，εi,j表示wi和wj的差的向量，然后求其2范数的平方。aj就是其下一层相关的权重，如果下一层layer不止一个神经元，就用平均值代替。剪枝在同一层求得的所有的显著度，

星夜启航·2018-12-17 20:11

卷积神经网络通道剪枝裁剪

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

huang_nansen·2018-11-30 22:31

CNN推理优化系列之三：Channel pruning

介绍曾在‘CNN推理优化系列之一:Filterpruning’中讲过filterpruning在CNNinference时的优化。此篇同样也是致力于减少layer计算的channels数量，但其思路又与上篇文章不同。单独考虑一个conv层的计算，即可以想着将它weighttensor里面的某些权重较轻的（L1-norm值较小）filters去掉以节省计算，也可以考虑减少输入featuremaps中

manofmountain·2018-11-25 18:26

论文品读：Network Trimming: A Data-Driven Neuron Pruning Approach towards Efficient Deep Architectures

http://cn.arxiv.org/abs/1607.03250文章介绍了一种新的评价参数是否需要被裁剪的标准：AP0Z公式1给出了AP0Z的定义。代表第i层的第c个通道的输出，M是的维度数。算了，解释起来太麻烦，直接看下图。输入一张图，经过一层卷积，得到右边的featuremap，我们计算，也就是输出的第一个通道的APOZ，也就是右边红色。假设红色的部分一半是0，那么这张图计算就等于50%。

饭后吃西瓜·2018-11-13 09:26

CNN推理优化系列之一：Filters pruning

介绍CNN模型简化以减少参数数量及增加计算效率可分为两种主要方法：一类是设计参数更少、所需计算更少的CNN结构像MobileNet/SqueezeNet/ShuffleNet等；另一类则是在常规CNN模型（如VGG/Resnet/Inceptionv3etc.）之上进行参数Quantization，Binarization，以及filters或weightspruning以来减少原生CNN模型所需

manofmountain·2018-11-10 11:41

深度学习模型压缩方法（3）-----模型剪枝（Pruning）

前言上一章，将基于核的稀疏化方法的模型压缩方法进行了介绍，提出了几篇值得大家去学习的论文，本章，将继续对深度学习模型压缩方法进行介绍，主要介绍的方向为基于模型裁剪的方法，由于本人主要研究的为这个方向，故本次推荐的论文数量较多，但都是非常值得一读的。基于模型裁剪的方法对以训练好的模型进行裁剪的方法，是目前模型压缩中使用最多的方法，通常是寻找一种有效的评判手段，来判断参数的重要性，将不重要的conne

shentanyue·2018-10-30 11:51

「Deep Learning」Note on Rethinking the Value of Network Pruning

SinaWeibo：小锋子ShawnTencentE-mail：[email protected]://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/83316702打脸文作者：ZhuangLiu,MingjieSun,TinghuiZhou,GaoHuang,TrevorDarrell单位：UniversityofCaliforniaBerkel

小锋子Shawn·2018-10-23 22:48

ID3的REP（Reduced Error Pruning）剪枝代码详细解释+周志华《机器学习》决策树图4.5、图4.6、图4.7绘制

处理数据对象:离散型数据信息计算方式：熵数据集：西瓜数据集2.0共17条数据训练集（用来建立决策树）：西瓜数据集2.0中的第1,2,3,6,7,10,14,15,16,17,4请注意，书上说是10条，其实是上面列出的11条。验证集（用来对决策树剪枝）：西瓜数据集2.0中的5,8,9,11,12,13注意：上述训练集和验证集由书上特指，不可自己随意更改建造决策树的训练集或剪枝用的验证集，否则出不来书

Chi Yu's Blog·2018-10-13 00:00

机器学习与深度学习系列连载：第一部分机器学习（十一）决策树2（Decision Tree）

决策树2决策树很容易出现过拟合问题，针对过拟合问题，我们采用以下几种方法1.划分选择vs剪枝剪枝(pruning)是决策树对付“过拟合”的主要手段！

人工智能插班生·2018-10-01 16:19

网络压缩(model compression) A Deep Neural Network Compression Pipeline: Pruning, Quantization, Huffman

论文《ADeepNeuralNetworkCompressionPipeline:Pruning,Quantization,HuffmanEncoding》Pruningbylearningonlytheimportantconnections.allconnectionswithweightsbelowathresholdareremovedfromthenetwork.retrainthene

CVAIDL·2018-09-11 17:16

[LeetCode] Binary Tree Pruning 二叉树修剪

Wearegiventheheadnoderootofabinarytree,whereadditionallyeverynode'svalueiseithera0ora1.Returnthesametreewhereeverysubtree(ofthegiventree)notcontaininga1hasbeenremoved.(RecallthatthesubtreeofanodeXisX,

Grandyang·2018-08-26 23:00

机器学习算法(三) 决策树 (二) 决策树的剪枝

首先剪枝（pruning）的目的是为了避免决策树模型的过拟合。

NaLaEur·2018-08-21 20:25

深度神经网络加速和压缩

模型加速与压缩方法分类总结•Low-Rank•Pruning•Quantization•KnowledgeDistillation•CompactNetworkDesignLow-RankPreviouslow-rankbasedmethods

XSYYMY·2018-08-21 14:57

Soft Filter Pruning (SFP)——允许更新Pruned Filters的Channel Pruning

"SoftFilterPruningforAcceleratingDeepConvolutionalNeuralNetworks"这篇文章首先强调了结构稀疏的优势，基于结构稀疏的channelpruning不需要特定存储格式和算法库的支持，能够充分利用成熟算法库或框架以运行剪枝后模型。文章同时提到传统的"hardfilterpruning"依赖于预训练模型，并且直接删除prunedfilters，

Law-Yao·2018-07-16 17:53

周志华机器学习 Day7

剪枝处理剪枝(pruning)是决策树学习算法对付"过拟合"的主要手段。决策树剪枝的基本策略有"预剪枝"和"后剪枝"。

辉哥仔Chilam·2018-07-05 22:50

[LintCode/LeetCode] Binary Tree Pruning

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

linspiration·2018-06-27 00:00

【To prune, or not to prune: exploring the efficacy of pruning for model compression】论文笔记

1710.01878Tensorflow修剪库参考：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/model_pruning

地大大刘·2018-06-26 15:36

【Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference】论文笔记

对应的PyTorch实现代码地址https://github.com/jacobgil/pytorch-pruning这篇论文来自NVIDIA，论文中提出了一种用于修剪神经网络中的卷积核的新公式，以实现有效的推理

地大大刘·2018-06-11 16:01

【Pruning Filters for Efficient ConvNets】论文笔记

[ICLR’17]这篇论文也属于参数裁剪的一类，不同于一般的裁剪全连接层参数，这篇论文裁剪的重点是卷积层，而且把卷积核和特征图一起裁剪，统统丢掉。论文链接：https://arxiv.org/abs/1608.08710老规矩，先看结果。效果：在CIFAR10上，VGG-16的推理成本可降低高达34％，ResNet-110最高可降低38％，同时通过重新训练网络恢复接近原始精度。主要思想：由于CNN

地大大刘·2018-06-07 09:16

Binary Tree Pruning

Wearegiventheheadnoderootofabinarytree,whereadditionallyeverynode'svalueiseithera0ora1.Returnthesametreewhereeverysubtree(ofthegiventree)notcontaininga1hasbeenremoved.(RecallthatthesubtreeofanodeXisX,

DreamerLHQ·2018-05-02 16:39

os.system()

os.system(‘comand’)会执行括号中的命令，如果命令成功执行，这条语句返回0，否则返回1In[64]:os.system('pwd')/home/felix/PycharmProjects/pruning_channelsOut

Felix-sky·2018-01-29 13:20

pytorch pruning训练自己的数据库（流程+BUG调试）

环境要求pytorch0.10.2版本会有问题，解决方法后文会介绍。如何查看版本？在终端输入：pythonimporttorchtorch.version数据集制作本文代码使用的数据加载方法是datasets.ImageFolder，它要求数据集不同类别的图片放在不同文件夹下，文件格式如下：将自己的数据集做成图中的形式，即可。运行过程trainpythonfinetune.py–train–tra

代号沫沫·2017-12-16 13:49

周志华西瓜书-AI英语单词，第四章

informationgain增益率，gainratio固有值，intrinsicvalue基尼指数，giniindexCART决策树，classificationandregressiontree剪枝，pruning

雷小蛮·2017-12-10 22:30

6.Adversarial search（Minmax and α–β pruning ）

InAI,agame*isoftenadeterministic,turn-taking,two-player,zero-sumgameofperfectinformation:1.deterministic2.twoagents3.whoseactionalternate4.utilityvaluesareoppositee.g.(+1,-1)fullyobservableDefinationo

何大炮·2017-12-06 18:38

TensorFlow计算图优化代码剖析

tensorflow/core/grappler/optimizers其中meta_optimizer．cc中的RunMetaOptimizer方法的调用触发对图的不同类型的优化操作．优化操作分为一下几类：１．pruning

jacob_wjj·2017-11-20 16:05

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