”模型剪枝，“剪”掉了什么？“ 的搜索结果

     自定义剪枝可以自定义一个子类，用来实现具体的剪枝逻辑，比如对权重矩阵进行间隔性的剪枝在剪枝前查看网络结构采用自定义剪枝的方式对局部模块fc3进行剪枝输出结果最后的剪枝效果与实现的逻辑一致。

     剪枝：https://zhuanlan.zhihu.com/p/408899259。总结：分类模型蒸馏效果 好，检测模型蒸馏效果一般，后处理越多的蒸馏效果不好。一、yolov5模型剪枝工程。三、yolov5模型蒸馏工程。二、分类模型剪枝工程。

     基于yolov5 v5.0分支进行剪枝，采用yolov5s模型，原理为Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming（https://arxiv.org/abs/1708.06519）。 yolov5s是非常优秀的轻量级检测网络，但是有...

     剪枝是压缩神经网络模型的常用技术。剪枝方法探索模型权重（参数）中的冗余，并尝试删除/修剪冗余和非关键权重。冗余元素从模型中修剪，其值归零，我们确保它们不参与反向传播过程。修剪深度学习模型有三种常见做法...

nni模型剪枝

标签：   剪枝  算法

     NNI：Neural Network Intelligence，是一个轻量但强大的自动机器学习工具包，能帮助用户自动进行特征工程、神经网络架构搜索、超参调优以及模型压缩。在运行相同的迭代次数情况下，nni的准确率没有slimming高。

     对于深度学习来说，比较复杂的模型往往有着不错的识别效果，但是复杂的模型往往对算力要求也比较高，...剪枝也就是将这个参数置为0，消除这些节点与后面的联系，从而降低运算量，本文主要基于对于模型剪枝的实战展开。

     模型剪枝（Model Pruning）是一种通过减少神经网络模型中的冗余参数和连接来优化模型的方法。它旨在减小模型的大小、内存占用和计算复杂度，同时尽可能地保持模型的性能。模型剪枝的基本思想是通过识别和删除对模型...

     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（weigths/bias）的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API，包括函数功能和参数定义，并给出示例代码。

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