article/2024/11/18 15:33:35

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【论文阅读】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

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1，论文和代码 https://arxiv.org/abs/1708.06519 https://github.com/Eric-mingjie/network-slimming 1，摘要 深度卷积神经网络(CNNs)在许多现实应用中的部署很大程度上受到其高计算成本的阻碍。在这篇论文中，我们提出了一种新的训练方…
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《Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》论文笔记

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代码地址：slimming 1. 概述 导读：这篇文章是一篇关于CNN网络剪枝的文章，文章里面提出通过BatchNorm层的scaling参数确定重要的channel，排除不重要的channel，从而达到网络瘦身的目的。此外文章还引入了L1范数&#xff…
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ICCV 2017 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming（模型剪枝）

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前言 这篇文章是ICCV 2017的一篇模型压缩论文，题目为《 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》。2019年有相当多的关于YOLOv3的剪枝开源工程，他们大多数的原理都来自于这篇论文，这篇论文的思想值得仔细品读…
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网络模型剪枝-论文阅读-Network Slimming

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论文地址：Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 这篇论文是在2017年的ICCV发表的，可以看做是之前讲过的channel pruning方法的变种，但是更加简单有效。 简单来说，这篇论文的剪枝方式是，给每个通道加上权重，在训练的过程中使用L1正则化对…
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learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 文章目录 learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming总结 总结
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论文复现：Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

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论文核心 论文提出了一种结构化剪枝策略，剪枝对象为 channel ，对 channel 重要性的评价标准使用的是 Batch Normalization 层中的缩放因子，这不会给网络带来额外的开销。 论文细节品读 带 L 1 L1 L1正则的损失函数： 首先得了解 L 1 L1 L1正则为何能带来稀疏性，相关解释链…
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论文：Network Slimming----阅读笔记

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这篇文章利用通道稀疏化这样一个简单但很有效的方法，可以有效解决CNN网络在现实应用中部署时面临的三大挑战： 1.模型大 2.推理时占用内存开销大 3.计算量大 在这篇论文中，提出了网络瘦身，它解决了前面提到的所有挑战。方法是将…
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模型通道剪枝 Network Slimming

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文章地址 https://arxiv.org/pdf/1708.06519.pdf pytorch版本的github地址：GitHub - foolwood/pytorch-slimming: Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming, In ICCV 2017. 文中探讨了其他5种方法的优缺点。 低秩分解。“Exploiting…
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Network Slimming

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Network Slimming-Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming](https://arxiv.org/abs/1708.06519) Network Slimming为一种神经网络训练方法,其可以减小模型大小,运行内存,计算量,同时没有精度损失,并最小化训练过程.得到的模型不需要专门的库或者…
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ViT Slimming——联合结构搜索与Patch Selection

ViT Slimming——联合结构搜索与Patch Selection

Paper地址：https://arxiv.org/abs/2201.00814 GitHub链接：https://github.com/Arnav0400/ViT-Slim Methods ViT Slimming是一种简单、有效的结构精简化技术，通过结构搜索与Patch selection的结合，一方面实现了多维度、多尺度结构压缩，另一方面减少了Patch或Token的长度冗…
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2017|| 模型压缩 Slimming-pytorch 剪枝

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2017 || Slimming-pytorch（剪枝） Official Code（torch）：https://github.com/liuzhuang13/slimming Paper : https://arxiv.org/abs/1708.06519 Third party Code （pytorch）： https…
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（Patch Slimming for Efficient Vision Transformers）论文总结

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Abstract 作者研究了visual transformer在给定的网络中挖掘冗余计算的效率问题。transformers在最近的研究中在一系列cv任务上表现优异。与cnn相同，巨大的计算成本是一个严重的问题。提出了一种新的精简patchs的方法。该方法能有效降低计算成本，且不会影…
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ICCV 2017——Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming（模型剪枝）

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文章目录 ICCV 2017——Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming（模型剪枝）1. 论文概述1.1 论文动机1.2 三种level的裁剪策略对比 2. 剪枝策略2.1 BN操作的本质作用2.2 L1正则化稀疏化2.3 剪枝流程2.4 实验 3. 代码实现 ICC…
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剪枝论文一（Network Slimming）

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本文介绍一种经典的模型压缩方法Network Slimming，可以实现： 减小模型大小减少运行时的内存占用在不影响精度的同时，降低计算操作数 论文中提供的示意图如下，可以看到左侧BN层中橙色的神经元权重较小，因此剪枝之后就…
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Patch Slimming for Efficient Vision Transformers简记

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Patch Slimming for Efficient Vision Transformers简记 文章目录 Patch Slimming for Efficient Vision Transformers简记参考剪枝流程主要思想理论支持Top-Down PruningImpact Estimation 剪枝过程最终效果思考 参考 为什么不用L0范数做正则化？Lipschitz continu…
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【论文阅读】【剪枝】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

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摘要 深度卷积神经网络（CNN）在许多实际应用中的部署在很大程度上受到其高计算成本的阻碍。在本文中，我们提出了一种新的神经网络学习方案，以同时1）减小模型大小；2） 减少运行时内存占用&…
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1/200 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

1/200 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

Keywords：network slimming,Sparsifying,Channel Pruning, Fine-tuning 针对问题及解决方案：针对深度神经网络在实际应用中的部署很大程度上受到高计算成本的阻碍的问题，本文提出网络瘦身的方法来解决该问题。 具体来讲，这是一种基…
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通过Network Slimming学习高效卷积网络

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1.文章信息 本文是2017年发表在计算机视觉领域顶会ICCV的一篇文章，被引量已经达到了1214次，是引用比较广泛的一种模型剪枝方法，作者来自清华大学、英特尔中国实验室、复旦大学和科内尔大学。 2.摘要 许多实际应用中的卷积神经网络&#xff08…
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网络剪枝——network-slimming 项目复现

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基于Slimming的MobileNetV3半自动剪枝

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本文尝试两种剪枝方法，分别是直接使用NNI工具 以及 通过Slimming方法进行硬编码。 1、剪枝的意义 深度模型落地需要权衡两个核心问题：精度和复杂度。 模型压缩加速，在保持精度基本不变、降低模型计算复杂度。一方面提升模型落地的可能性&a…
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