网络模型剪枝-论文阅读-Network Slimming

article/2024/11/18 15:33:32

http://www.mzlw.cn/iCA0g6EE.shtml

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

论文复现：Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

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…

论文：Network Slimming----阅读笔记

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…

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…

Network Slimming

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…

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…

2017|| 模型压缩 Slimming-pytorch 剪枝

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…

（Patch Slimming for Efﬁcient Vision Transformers）论文总结

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…

ICCV 2017——Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming（模型剪枝）

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…

剪枝论文一（Network Slimming）

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…

Patch Slimming for Efficient Vision Transformers简记

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…

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

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&…

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…

通过Network Slimming学习高效卷积网络

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…

网络剪枝——network-slimming 项目复现

目录文章目录目录网络剪枝——network-slimming 项目复现clone 存储库Baselinevgg训练结果 resnet训练结果 densenet训练结果 Sparsityvgg训练结果 resnet训练结果 densenet训练结果 Prunevgg命令结果 resnet命令结果 densenet命令结果 Fine-tunevgg训练结果 resnet训练结果 …