登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差的模型压缩技术。
模型压缩算法旨在将一个大模型转化为一个精简的小模型。工业界的模型压缩方法有：知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、量化。
不用神经网络强化学习，只用搜索实现的下象棋！我们的中国象棋使用python实现，总共2000+行代码，分为走法计算、评估函数与搜索和UI三部分，并采用历史启发算法进行优化，有着不错的效果。可以实现正常的人机对战，有着普通人的棋力。
参考文章：Pruning Filters for Efficient ConvnetsCompressing deep neural nets压缩神经网络 实验记录（剪枝 + rebirth + mobilenet）为了在手机上加速运行深度学习模型，目前实现的方式基本分为两类：一是深度学习框架层面的加速，另一个方向是深度学习模型层面的加速。深度学习模型的加速又可以分为采用新的卷...
结合具体案例和算法代码带你彻底弄懂极大极小搜索算法和α-β剪枝算法
yolov5剪枝
一、对抗搜索简介 对抗搜索也称为博弈搜索，在一个竞争的环境中，智能体之间通过竞争实现相反的利益，一方最大化这个利益，另外一方最小化这个利益。 最小最大搜索(Minimax Search)是对抗搜索中最为基本的方法，给定一个游戏搜索树，Minimax算法通过每个节点的Minimax值来决定最优策略，当然，MAX希望最大化Minimax值，而MIN则相反。Minimax是一种简单有效的对抗搜索手段
目录第1章 问题描述 3第2章 问题分析 3第3章 算法设计 43.1 算法概述 43.2 极大极小树 43.3 α-β剪枝算法 53.3总体设计 63.3.1 系统流程图 73.3.2 基本设计 73.4 预处理 8第4章 算法实现 114.1 估价函数 114.2 alpha-beta剪枝算法 154.2.1 算法流程图 154.2.2 代码实现 16第5章 成果展示与性能分析 185.1 成
之前的博客中已经实现了YOLOv4、YOLOR、YOLOX的剪枝，经过了几天的辛勤努力，终于实现了YOLOv5的剪枝。
本人刚大三，前几天老师让我们做一道N皇后的算法题，对于刚学算法的我来说确实有亿点点困难，于是就开始查看力扣和csdn上大佬们的代码，下面是我对这道题的理解，希望可以对在这道题上有疑问的同学们有所帮助。
决策树分类一、决策树分类简介：决策树方法是利用信息论中的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个结点，再根据该属性字段的不同取值建立树的分支，再在每个分支子集中重复建立树的下层结点和分支的一个过程，构造决策树的具体过程为：首先寻找初始分裂，整个训练集作为产生决策树的集合,训练集每个记录必须是已经分好类的，以决定哪个属性域作为目前最好的分类指标，一般的做法是穷尽所有...
《老饼讲解机器学习》http://ml.bbbdata.com/teach#103目录一.CCP后剪枝简介二.剪枝操作过程(1)查看CCP路径(2)根据CCP路径剪树为预防模型过拟合，我们可以采用预剪枝和后剪枝方法1. 预剪枝:树构建过程，达到一定条件就停止生长2. 后剪枝是等树完全构建后，再剪掉一些节点。本文讲述后剪枝，预剪枝请参考《sklearn决策树预剪枝》一.CCP后剪枝简介后剪枝一般指的
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
本次主要对分类模型加入数据增强、数据蒸馏，已经对性能指标进行细化，不只是ACC，个人比较关注F1情况，并作为保存模型依据。
摘要：决策树剪枝策略：先剪枝、后剪枝，用于解决过拟合问题。
剪枝
——剪枝
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
华为云开发者联盟
开源项目管理
百度飞桨AI Studio社区
ModelScope魔搭社区
