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Vision Transformer Pruning简记
Vision Transformer Pruning简记 文章目录 Vision Transformer Pruning简记参考剪枝流程剪什么？怎么剪？回顾Transformer那么剪哪里？那么怎么剪？ 实验部分作者的总结思考 参考 VIT 剪枝流程 稀疏正则训练剪枝，减去不重要的部分finetune微调 剪什么？ 有关于稀疏训练虽然重要，但李宏毅机器学习课程梳理【十六】：Network Compression(压缩深度神经网络)
文章目录 摘要1 Network Compression1.1 Network Pruning1.2 Why Pruning？1.3 Weight Pruning V.S Neuron Pruning 2 Knowledge Distillation2.1 Application of Ensemble2.2 Temperature 3 Parameter Quantization 摘要 大型机器学习的模型需要一些方法来压缩。 1 Networ【李宏毅2020 ML/DL】P45-50 Network Compression
我已经有两年 ML 经历，这系列课主要用来查缺补漏，会记录一些细节的、自己不知道的东西。 已经有人记了笔记（很用心，强烈推荐）：https://github.com/Sakura-gh/ML-notes 本节内容综述 为什么提出模型压缩？因为我们有把Deep Model放在移动端设备的需求，因此要压缩空间、加快计算速度。 李老RETHINKING THE VALUE OF NETWORK PRUNING 笔记：
RETHINKING THE VALUE OF NETWORK PRUNING 笔记： ABSTRACT： training a large, over-parameterized model is often not necessary to obtain an efficient final modellearned “important” weights of the large model are typically not useful for the small pruned model＜Fine-Pruning: Defending Against Backdooring Attacks on Deep Neural Networks＞阅读笔记
Abstract 提出了第一个针对后门攻击的有效的方案。我们根据之前的工作实现了三种攻击并使用他们来研究两种有希望的防御，即Pruning和fine-tuning。我们的研究表明，没有一个可以抵御复杂的攻击。我们然后评估了fine-pruning,这是结合了Pruning和fine-tuning，结果表明它可以削弱或Accelerate Your CNN from Three Dimensions: A Comprehensive Pruning Framework
https://arxiv.org/format/2010.04879 文章目录 abstractIntroductionBackground and Related WorksNeural Network Pruning Multi-Dimension PruningModel ScalingAlgorithmDefinitions and NotationsOverviewModel Acceleration as OptimizationFast MAP FittingOptimalLeetcode刷题之路-回溯+剪枝
目录46.全排列46.全排列II 摘抄自百度百科： 回溯算法的基本思想是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。八皇后问题就是回溯算法的典型，第一步按照顺序放一个皇后，然后第二步符合要求放第2个皇后，如果没有位置符合要求，那么就要改变第一个皇后的位置，重新放第2个皇后的位tensorflow 2剪枝（tensorflow_model_optimization）API
找tf关于Pruning和quantization的用例较少，正好在做这方面工作，就搬一搬一些官方文档的应用。 下面的代码主要是结合一个官方Mnist的示例和guide文档看看tf的API中是怎么做pruning这一步优化的。 tensorflow/model-optimization--comprehensive_guide pruning_with_keras 总的思决策树剪枝
首先剪枝（pruning）的目的是为了避免决策树模型的过拟合。因为决策树算法在学习的过程中为了尽可能的正确的分类训练样本，不停地对结点进行划分，因此这会导致整棵树的分支过多，也就导致了过拟合。决策树的剪枝策略最基本的有两种：预剪枝（pre-pruning）和后剪枝（post-pruning）： 预剪枝（pre-pruninAlpha-Beta Pruning 完美解释
转载:https://www.cnblogs.com/IvanSSSS/p/4985072.html 点赞 收藏 分享 文章举报 mumushuiding 发布了34 篇原创文章 · 获赞 2 · 访问量 1万+ 私信 关注python – 在sklearn DecisionTreeClassifier中修剪不必要的叶子
我使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier来构建决策树.使用最佳参数设置,我得到一个有不必要叶子的树(参见下面的示例图片 – 我不需要概率,所以标记为红色的叶节点是不必要的分割) 是否有任何第三方库用于修剪这些不必要的节点？还是代码片段？我可以写一个,但我无法想象我是第一基于Distiller的模型压缩工具简介
Reference: https://github.com/NervanaSystems/distiller https://nervanasystems.github.io/distiller/index.html PART I: 介绍 Distiller模型压缩包含的算法: 稀疏算法(剪枝+正则化)+低精度算法（量化） Distiller特点: (1) 该框架融合了剪枝,正则化及量化算法 (2)caffe模型通道剪枝channel pruning（一会补充代码）
deep compression介绍的剪枝：是将权值置0，再通过稀疏存储格式来减小模型大小。 如下， 通过通道剪枝来减少模型大小。 参考文章：https://blog.csdn.net/dlyldxwl/article/details/79502829