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     模型剪枝领域，2015-2020论文合集，根据github上awesome-pruning 下载整理的，包括基本所有的论文和综述，已分类整理重命名（如CVPR2020-论文名）十分全，强烈建议下载阅读~ 相关下载链接：//download.csdn.net/...

     最近有用到模型剪枝，也就系统的学习了一下，正好有个课程报告不限内容，就对之前学习的内容做了简单的综述总结，图表有点多，懒得一点点弄了，就放个截图。 题目：Model Pruning for Efficient Training ...

     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，...

     先是看了一篇综述，希望对现有或以往的模型优化有个大概了解。 [1]赖叶静,郝珊锋,黄定江.深度神经网络模型压缩方法与进展[J].华东师范大学学报(自然科学版),2020(05):68-82. Introduction 背景： DNN的高内存消耗与...

     接触剪枝是最近一段时间的事情，为了全面的系统的学习一下剪枝，笔者做了个论文综述。从2016年的韩松的deep compression 到最新的彩票假设，我主要是将剪枝可以分为三个大类。分别是不需要数据参与的硬剪枝，带数据...

     针对卷积神经网络模型进行了研究，分析了模型中存在的冗余信息，并对国内外学者在神经网络模型压缩方面的研究成果整理，从参数剪枝，权重共享和权重矩阵分解等方面总结了神经网络压缩的主要方法。最后针对神经网络...

     A survey on security and privacy of federated learning Viraaji Mothukuri a, Reza M. Parizi a, Seyedamin Pouriyeh b, Yan Huang a, Ali Dehghantanha c, Gautam Srivastava d,e,∗ a The Department of ...

     1 摘要 通过从网络中删除不重要的权重，可以有更好的泛化能力、需求更少的训练样本、更少的学习或分类时间。本文的基础思想是使用二阶导数将一个训练好的网络，删除一半甚至一半以上的权重，最终会和原来的网络性能...

     预训练语言模型，如BERT，已被证明在自然语言处理(NLP)任务中非常有效。然而，在训练中对计算资源的需求很高，因此阻碍了它们在实践中的应用。为了缓解大规模模型训练中的这种资源需求，本文提出一种Patient知识蒸馏...

     PaddleSlim是百度提出的模型优化工具，包含在PaddlePaddle框架中，支持若干知识蒸馏算法，可以在teacher网络和student网络任意层添加组合loss，包括FSP loss，L2 loss，softmax with cross-entropy loss等。...

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