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稀疏剪枝
原因深度学习训练得到的网络复杂度高，参数冗余。解决方式（1）线性或非线性量化（2）结构或非结构剪枝（3）网络结构搜索（4）权重矩阵的低秩分解（5）蒸馏目的优化精度、性能、存储……使得可以在一些场景和设备上进行相应模型的部署。...
背景通道剪枝通常使用预定义的全局阈值或从预定义的指标计算出的阈值来去除权重。基于预定义全局阈值的设计会忽略不同层和权重分布之间的差异，因此，它们经常可能由于过度剪枝或欠剪枝而导致性能欠佳。核心观点最优阈值（OT，Optimal Thresholding），每层剪枝使用不同的阈值。通过使用OT，保证精度的同时，可以有效减掉那些不重要的通道；...
'''搭建类LeNet网络'''# 单通道图像输入，5×5核尺寸return x本示例首先搭建了一个类LeNet网络模型，为了进行结构化剪枝，我们选取了LeNet的conv1模块，该模块参数包含为3×5×5的weight卷积核参数和3×1的bias参数，通过示例，我们利用torch.nn.prune中的ln_structured剪枝方法，实现了对weight的3个通道中其中一个通道进行了L2 no
https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/14213464.html未经允许不得转载。最近在搞模型压缩方面的一些东西，初步调研下来感觉要学的，要看的，要实验的很多很多啊，无底洞啊。这里是初步记录，因为有些东西最近看了，先暂停了一部分工作又去搞其他的了，那么这些天调研实验的东东后面就会忘记。先是整的模型剪枝方面，有很多论文，其中一篇2017的论文，L...
通道剪枝
点击下面卡片，关注我呀，每天给你送来AI技术干货！作者｜Hecate He报道｜机器之心来自微软、浙江大学等机构的研究者提出了一种 one-shot DNN 剪枝框架，无需微调即可从大型神...
目前支持更换yolov5的backbone主干网络为Ghostnet，以及采用eagleeye的剪枝方法支持对yolov5系列的剪枝。后续，将会添加更多更轻量，更优秀的主干网络，比如swintrans，...
LeetCode 0093. Restore IP Addresses复原IP地址【Medium】【Python】【回溯】【DFS】【暴力】ProblemLeetCodeGiven a string containing only digits, restore it by returning all possible valid IP address combinations.Exa...
Minimax$ 算法又叫极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法。1在局面确定的双人对弈里，常进行对抗搜索，构建一棵每个节点都为一个确定状态的搜索树。奇数层为己方先手，偶数层为对方先手。搜索树上每个叶子节点都会被赋予一个估值，估值越大代表我方赢面越大。我方追求更大的赢面，而对方会设法降低我方的赢面，体现在搜索树上就是，奇数层节点（我方节点）总是会选择赢面最大的子节点状态，而偶数
模型部署优化这个方向其实比较宽泛。从模型完成训练，到最终将模型部署到实际硬件上，整个流程中会涉及到很多不同层面的工作，每一个环节对技术点的要求也不尽相同。但本质的工作无疑是通过减小模型大小，提高推理速度等，使得模型能够成功部署在各个硬件之中去并且实时有效的运作。
DFS剪枝
1.动态规划算法是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推（或者说分治）的方式去解决。2.动态规划算法的基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其他局部解。依次解决各子问题，最后一个子问题就是初
python运行报错***RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling cublasCreate(handle)***解决办法：将所设的batch_size改小一点。因为是从github上copy的代码，所以跑不通其实挺正常，毕竟电脑配置啥的，都与作者的不一样。因此我们改成和自己电脑相匹配的就行。将batch_s
Alpha-Beta剪枝的理解以及解题过程。
最清晰易懂的MinMax算法和Alpha-Beta剪枝详解参考文章http://web.cs.ucla.edu/~rosen/161/notes/alphabeta.html一、MinMax算法 Minimax算法（亦称 MinMax or MM）又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法。 Minimax算法常用于棋类等由...
深度优先搜索(DFS) 总结(算法+剪枝+优化总结)本文中会引用部分实例、文献资料来自不同的作者之手，由于资料整理比较困难，转载地址不在文中列举。如有侵权请联系我更换或删除！对于提供题解思路的各位大佬和作者：非常感谢！一、前导定义上的深度优先搜索的思路与树的先序遍历非常相似，是针对图的搜索而提出的一种算法，下面是算法导论上的解释：在深度优先搜索中，对于最新发现的顶点，如果它还有以此为顶点而未探测到
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支，旨在让计算机理解、解析和生成人类语言。自然语言处理的主要任务包括语音识别、机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统等。随着大数据、深度学习和人工智能等技术的发展，自然语言处理领域也不断发展壮大。在自然语言处理中，剪枝算法是一种常用的优化方法，用于减少模型的复杂度，提高模型的效率和准确性。剪枝算法通常用于神经网络模型中，其主要...
深度神经网络（DNN）在许多领域取得了显着进展，包括语音识别[1]，计算机视觉[2，3]，自然语言处理[4]等。然而，由于DNN中的大量参数，模型部署有时是昂贵的。为了缓解这样的问题，已经提出了许多方法来压缩DNN并减少计算量。这些方法可分为两大类：权重修剪（WP）和滤波器（信道）修剪（FP）。WP是细粒度修剪方法，其修剪各个权重，例如，其值接近0，在网络[5，6]内，导致稀疏网络而不牺牲预测性能
论文研究一 深度学习CV方向论文1.Deep Learning2.AlexNet3.VGG4.ResNet5.GoogleNet6.RetinaNet7.YOLO v18.YOLO v39.SSD10.DSSD11.RCNN12.Faster RCNN13.Mask R-CNN14.MTCNN15.Facenet16.FCN17.U-Net18.DeepLab...
1.背景介绍深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大量数据中抽取知识，并应用于各种任务。深度学习已经取得了显著的成果，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。然而，深度学习模型的复杂性和参数数量也随之增加，这导致了计算成本和存储需求的增加，同时也增加了过拟合的风险。因此，提高深度学习模型的性能和效率成为了一个重要的研究方向。模型剪枝(Pruning)是一种用于减少深...
关于剪枝的几种方法文章目录关于剪枝的几种方法前言一、ThiNet二、Channel Purning for Accelerating Very Deep Neural Networks三，基于深度神经网络二阶信息结构化剪枝算法总结前言随着人工智能时代的到来，深度学习也越来越受重视，语音识别，目标检测，自然语言处理等热门的领域目前都会用到深度网络，虽然深度网络可以很好的提取特征，但是这同样也会带来一
Machine Learning & Data Mining决策树（信息熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数、剪枝）参考自：周志华《机器学习》、”机器学习与数据挖掘“课程一、概述决策树(decision tree) 是一类常见的机器学习方法，是基于树结构来进行决策的，也称“判定树”。一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点：叶结点对应决策结果其他每个结点则对应于一个属性
水仙花数的最快算法。搜寻所有水仙花数（阿姆斯特朗数）的最快算法，Fortran90代码。搜完1到60位正整数组合耗时仅8秒。The fastest algorithm (Fortran90 code) for searching all narcissistic numbers (Armstrong numbers). It only takes 8 seconds to search all p
人工智能的alpha和beta剪枝策略
文章目录如何形成一颗决策树划分选择信息熵 & 信息增益基尼指数剪枝预剪枝后剪枝连续值 & 属性缺失处理连续值属性缺失多变量决策树如何形成一颗决策树决策树从结构上来说就是一颗树的数据结构。从根节点开始，每次根据样本中的某个属性就行判断进行分岔，直到叶节点获得分类：这个很好理解，书中提到了形成一棵决策树的一般算法：先理解一下这个递归函数的三个返回条件：样本集DDD中的样本全部属于
本文详细介绍了决策树算法C4.5的工作原理以及后面的悲观剪枝原理，并通过实例进行阐明，最后，通过R语言实例进行了练习。
利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型,在不影响任务完成度的情况下,得到参数量更少、结构更精简的模型。被压缩后的模型计算资源需求和内存需求更小,相比原始模型能够满足更加广泛的应用需求。剪枝方法探索模型权重中的冗余， 并尝试删除/修剪冗余和非关键的权重。剪枝分为结构化剪枝和非结构化剪枝，两者区别在于是否会一次性删除整个节点或滤波器。
没什么卵用的题解题目地址AC代码题解和题目思路题目地址这是地址AC代码#include <iostream>#include <algorithm>#include <utility>#include <cstring>#include <queue>using namespace std;class point{...
题目:见https://www.acwing.com/problem/content/170/思路:个人认为此题极其恶心,主要原因是因为我太菜,详情看代码,实在不理解还是去看y总视频吧……代码:#include<iostream>#include<algorithm>#include<cmath>#include<climits>using name
使用yolov5s体验一下模型剪枝、量化和安卓部署过程
本文介绍的算法：极小-极大值搜索、负极大值函数、Alpha-Beta剪枝算法、渴望算法、极小窗口搜索
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。因此，人们正在从各个角度试图克服这个问题，如这几.
剪枝
——剪枝
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