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2024/11/18 16:36:20
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【论文阅读笔记】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
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[2017ICCV F] Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
TitleVenueTypeCodeLearning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming ICCVFpytorch 文章目录 Abstract1 Introduction2 Related Works3 Algorithm相关图解算法流程算法的数学实现 4 Experiments实验对象实验结果 论文评价其他文献 Abstract ,我们提出一种…
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模型剪枝经典论文解读:《Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》
Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 摘要: CNN在落地中的部署,很大程度上受到其高计算成本的限制。在本文中,作者提出一种新的CNN学习方案: 1)减少模型大小; 2࿰…
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Yolov5 中添加Network Slimming剪枝--稀疏训练部分
前言:Network Slimming剪枝过程让如下 1. 稀疏化 2. 剪枝 3. 反复迭代这个过程 一、稀疏化: 通过Network Slimming 的核心思想是:添加L1正则来约束BN层系数,从而剪掉那些贡献比较小的通道channel 原理如下:BN层的计算是这样的: 上边介绍了,Network Slimming的核心思…
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【论文阅读】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
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
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ÿ…
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ICCV 2017 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming(模型剪枝)
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
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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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…
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