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来利用 KV 缓存，避免重复计算已经处理过的键值对。每次生成一个新的 token 后，更新 KV 缓存并继续生成下一个 token。模型的第一个线性层作为示例，采用随机剪枝的方法，将权重的 20% 进行剪枝。最后移除剪枝的参数，使其永久生效。来加载量化后的模型。然后将输入文本转换为输入 ID 并进行推理，最后解码生成的 token。首先加载模型和分词器，然后将输入文本转换为输入 ID。在推理过程中
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(prepruning)”和“后剪枝(postpruning)”。👉预剪枝是指在决策树生成过程中，对每个结点在划分前先进行估计，若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升，则停止划分并将当前结点标记为叶结点。👉后剪枝则是先从训练集生成一棵完整的决策树，然后自底向上地对非叶结点进行考察，若将该结点对应的
本文针对ResNet18模型剪枝进行了优化改进，主要包含三个方面：1) 将剪枝目标层从底层conv1调整为中间层layer2.0.conv1，减少对基础特征的破坏；2) 采用基于激活值的前向传播方法评估通道重要性，优先剪除低激活通道；3) 改进微调策略，动态解冻关联层并使用更低学习率(0.0001)进行10轮微调。这些优化有效提升了剪枝后模型的稳定性和性能表现，特别是通过中间层剪枝和基于特征贡献的
文章目录数据准备ID3算法C4.5算法总结参考数据准备决策树是一种基本的分类与回归算法，因此使用的仍是原版十类的手写识别数据集；然而在算法中需要计算条件概率和相应的条件经验熵，为了简化条件概率形式且减少计算量（主要还是防止条件概率过小，导致后面连乘的时候出错），对输入特征进行二值化。这部分还是在代码中完成，就不提前做成新的数据集了。这里主要实现决策树生成算法，包含：使用信息增益作为...
本文探讨了深度学习模型剪枝的必要性与实现方法，针对移动端设备资源受限问题，提出基于PyTorch的结构化通道剪枝方案。以ResNet18在CIFAR-10任务为例，详细阐述了6步流程：环境初始化、原始模型训练、卷积层剪枝（通过L2范数评估通道重要性）、剪枝后结构调整（BN层和残差连接适配）、模型微调及效果评估。重点展示了如何计算通道重要性、生成剪枝掩码、替换卷积层，并解决剪枝引发的后续层通道匹配问
决策树一、了解什么是决策树二、决策树模型三、决策树-信息增益四、信息增益比五、ID3算法六、决策树的剪枝一、了解什么是决策树分类分类树：分类标签值（天气？是否垃圾网页？）定性决策树：定量决策树的过程：（1）决策树的特征选择（2）决策树的生成（ID3ID3ID3,C4.5C4.5C4.5,~）（3）决策树的剪枝决策树是什么？(decision tree)是一种分类与回归方法，主要用于分类，决策树模型
最近看了很多篇关于剪枝的文章，今天在这里简单介绍一下每一篇的思想。①PRUNING FILTERS FOR EFFICIENT CONVNETS: https://arxiv.org/pdf/1608.08710.pdf这篇论文之前也说过，在我看来就是非常经典的，非常传统的一篇剪枝的论文。核心思想就是首先计算卷积核的绝对值和即 ∑|Fi,j| , (L1范数)，选择前m个最小的绝对值删
上一篇笔记记录了对于剪枝原理的学习和思考，本篇学习一下剪枝具体的编程实现方法代码大部分来自网络，剪枝过程使用的源模型为自己训练的model.onnx，模型大小为2MB左右。以下代码来自目录1.导包&定义一个简单的网络2.多参数剪枝3.全局剪枝4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。
介绍一篇 NeurIPS 2021 的工作：Learning Compact Representations of Neural Networks using DiscriminAtive Masking (DAM)文章提出了一种非常简单但有效的神经网络剪枝方法 DAM。DAM的设计非常简单，鲁棒性好，实现简单且易于使用，几乎可以适配任何的深度神经网络架构。本文还包括神经网络剪枝的基本背景知识，从
深度学习模型压缩技术是实现大模型轻量化部署的关键，主要包括模型剪枝、量化和知识蒸馏三种方法。模型剪枝通过移除不重要权重或通道来减小模型体积；量化将高精度参数转为低精度格式（如FP32到INT8）以提升速度；知识蒸馏则让小模型模仿大模型的行为来保持性能。这三种技术可单独使用或组合应用，例如先剪枝再量化，或蒸馏后结合量化。实践表明，通过协同优化能实现模型体积缩小4倍、推理速度提升2倍以上，同时精度损失
描述决策树，对应《机器学习》周志华，第四章数据结构中树的概念树（Tree）是n个结点的有限集。任意一棵非空树中(1)有且仅有一个特定的结点被称作根结点(2)n>1，其余结点可分为m个互不相交的有限集T1,T2,……Tn，每个集合本身又是一棵树.决策树一般的，决策树包含一个根节点，若干个内部节点和若干个叶子节点，叶节点对应着一个决策树所描述的样本的一个决策结果，其他的每个节点对应了一个属性测试
AI Agent 可被视作基于人工智能技术构建的智能实体，具备感知环境、理性决策及自主行动的能力，旨在高效达成预设目标。其核心特质在于自主性，可在复杂多变的环境中独立规划任务路径、灵活调配资源并精准执行操作，有效降低对人类持续干预的依赖。以智能客服 Agent 为例，其能实时解析用户咨询意图，自主检索海量知识库，迅速提供精准解答，在多轮交互中持续优化服务策略，充分展现出自主应变能力。
但是面临一个问题，就是当前层数和最大层数，必须要使用全局变量来记录，而在leetcode中，全局变量没法再初始化，所以就不可用。想破脑袋也没想出来怎么解决，后面求助了chatgpt，给的代码也是有这两个全局变量。从最底层开始计数，想来也是非常合理的，其实递归的本质或者从动态规划来说，也是应该自底而上，这样才能拆成更小的独立问题。如上面的二叉树，在3的时候是层1,9的时候就是层2，如果返回了层数就-
剪枝1.1MetaPruning: Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning该论文提出了一种使用元学习(meta learning)来实现深度神经网络剪枝的策略。什么是元学习？一句话来说，机器学习是让机器学习，元学习是让机器学会如何学习。听起来很厉害，实际上我个人认为意义不是特别大，因为元学习通过学习超参数来实现所谓的机器
生成式人工智能代理处于人工智能的最前沿，彻底改变了我们与人工智能技术交互和利用人工智能技术的方式。该存储库旨在指导您完成从基本代理实施到高级尖端系统的开发之旅。我们的目标是为每个人提供宝贵的资源——从迈出人工智能第一步的初学者到突破可能性界限的经验丰富的从业者。通过提供从基础到复杂的一系列示例，我们的目标是促进快速发展的 GenAI 代理领域的学习、实验和创新。此外，该存储库还可作为展示创新代理创
检索增强生成（RAG）是一种构建基于大语言模型（LLM）应用程序的技术。它利用外部知识源为 LLM 提供相关上下文并减少虚构内容的产生。一个简单的 RAG 流程包括检索组件（通常由嵌入模型和向量数据库组成）和生成组件（即 LLM）。在推理时，用户查询用于对索引文档进行相似性搜索，以检索与查询最相似的文档，并为 LLM 提供额外的上下文。随着大语言模型（LLMs）的普及，新的 AI Agent 智能
生成式AI，尤其是大型语言模型（LLMs），在多个领域应用广泛，尤其是在生成文本信息方面。本文探讨LLMs在自动化科学数据分析中生成深度学习模型和可执行代码的能力，特别是针对时间序列数据的分析。研究比较了ChatGPT、PaLM、LLama和Falcon等主流LLMs在生成深度学习模型的表现，实验控制了四个敏感性标准：明确性与具体性、目标与意图、上下文信息、格式与风格。结果显示，使用LLMs生成的
剪枝，是一个“用准确性换取简单性”的思想。它允许决策树对训练集过拟合，再通过删除对泛化精度无贡献的子分支，从而修剪出一颗较小的树。
本文介绍了DeepSeek语言模型的优化策略体系，包括模型剪枝、量化与知识蒸馏等参数精简技术，ONNX/TensorRT等推理加速方法，以及GPU/NPU硬件适配方案。特别提出使用cpolar内网穿透工具实现本地模型的远程安全访问，构建了完整的优化部署方案。实测数据显示，优化后模型在保持95%以上精度的同时，推理速度提升3.2倍，成本降低42%，为高并发场景提供了高效可扩展的解决方案。
ABSTRACT在各种应用中的成功伴随着计算和参数存储成本的显著增加。最近为减少这些开销所做的努力包括在不损害原有精度的情况下修剪和压缩各层的权重。然而，基于大小的权值剪枝从完全连通的层中减少了大量的参数，由于剪枝后的网络具有不规则的稀疏性，可能不能充分降低卷积层的计算成本。我们提出了一种cnn的加速方法，我们从被识别为对输出精度影响很小的cnn中删除滤波器。通过去除网络中所有的过滤器及其连接的特
论文解读《Structured pruning via feature channels similarity and mutual learning for convolutional neural network compression》基于特征通道相似性和相互学习的结构化剪枝卷积神经网络压缩
前言前一篇博客Tensorflow模型剪枝写到了tensorflow自带的剪枝方案添加掩膜矩阵来实现剪枝，在实际操作中我们并不知道每层对最后输出结果影响有多大每层用固定的稀疏度显然不合理。因此我们可以借助L1范数剪裁weight初步观察我们每一层剪裁力度对最后输出结果的影响大小。一、模型保存参数的读取def search_file(root_dir, data_type):...
题目描述乔治有一些同样长的小木棍，他把这些木棍随意砍成几段，直到每段的长都不超过50。现在，他想把小木棍拼接成原来的样子，但是却忘记了自己开始时有多少根木棍和它们的长度。给出每段小木棍的长度，编程帮他找出原始木棍的最小可能长度。输入描述:第一行为一个单独的整数N表示砍过以后的小木棍的总数。第二行为N个用空格隔开的正整数，表示N根小木棍的长度。输出描述:输出仅一行，表示要求的原始木棍的最小可能长度。
在六子棋的实现中，可以使用Alpha-Beta剪枝算法进行搜索最佳的下一步棋的位置。估值函数的作用在于在搜索树的非叶子节点上，通过评估当前局面的分数，为Alpha-Beta剪枝算法提供评估值，以便在搜索过程中判断是否需要继续搜索某个分支。具体实现时，可以使用递归的方式，从根节点开始进行搜索，根据当前玩家的角色进行Max或Min值的更新，同时根据Alpha和Beta的值进行剪枝。在实际应用中，Alp
本文讲解acwing算法提高课--剪枝--木棒
决策树及树模型的参数选择决策树的基本概念在数据结构中树是一个重要的数据结构，这里树被我们根据分支起到一个决策的作用。什么是决策？通俗的说就是判断或者决定，我们引用周志华的西瓜书中的例子：这是一个好瓜吗？当我们对这个问题进行决策的时候通常会进行一系列的子决策或者判断，比如，我们先看“它是什么颜色的？”，如果是“青绿色”我们再看“它的根蒂是什么形态的？”，如果是“蜷缩”，我们再判断“它敲起来的声音是什
α-β剪枝实现井字棋游戏
OpenAI API介绍
剪枝是决策树解决过拟合问题的方法。在决策树学习过程中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分支过多，于是可能将训练样本学得太好，以至于把训练集自身的一些特点当作所有数据共有的一般特点而导致测试集预测效果不好，出现了过拟合现象。因此，可以通过剪枝来去掉一些分支来降低过拟合的风险。
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：Amusi | 来源：CVer前言昨天分享了MICCAI 2021上Transformer+医学图像分割的工作...
其中的add属性很重要，决定了是否有shortcut，其实在yolov5的backbone中的Bottleneck都是有shortcut的，在head中的Bottleneck都没有shortcut。255是3×（80+5）,对应3个anchor， 80个类别，使用bce做二分类判断是否为当前类别，4个坐标预测，1个是判断是否为目标或者背景。先通过一个Conv，然后分别进行不同kernel的pool
题目链接🔗：167. 木棒 - AcWing题库分析 ：因为求的是最小成立的情况，所以很自然的想到从小到大枚举木棍长度，注意这里木棍长度必须能被所有木棒长度的和整除，因为题目规定了原木棍都一样长。搜索思想很简单，若长度没到木棍长度，则加入新的一段木棒，否则就将当前木棒加入下一个木棍。我们需要关注的是剪枝策略 可以根据以下几条进行剪枝：优化搜索序列:优先选择较长的木棍排除等效冗余:要求先后加入的木
runs文件下未生成results.csv文件
论文标题：LLM Pruning and Distillation in Practice: The Minitron Approach论文链接：https://arxiv.org/pdf/2408.11796Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base模型链接：https://huggingface.co/nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base。
1.背景介绍模型剪枝是一种常用的深度学习模型优化技术，其主要目标是减少模型的复杂度，同时保持模型的性能。在现实应用中，模型的大小直接影响到了计算成本和存储成本，因此，模型剪枝成为了优化深度学习模型的重要手段。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附录常见...
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