【模型剪枝】YOLOv8 模型剪枝实战 | 稀疏化-剪枝-微调
文章目录 0. 前言 1. 模型剪枝概念 2. 模型剪枝实操 2.1 稀疏化训练 2.2 模型剪枝 2.3 模型微调 总结 0. 前言 无奈之下，我还是写了【模型剪枝】教程🤦♂️。回想当年，在写《YOLOv5/v7进阶实战专栏》 时，我经历了许多挫折，才最终完成了【模型剪枝】和【模型蒸馏】的内容。当时我尝试了各种剪枝和蒸馏方法，确实成功让模型变轻量了，但精度也下降了不少。做了很多实验后，我发现只有...
深度优先搜索（DFS）与回溯法：从全排列到子集问题的决策树与剪枝优化
题中不可或缺的算法工具，尤其在组合问题（如全排列、子集等）中，发挥着至关重要的作用。通过递归的方式，DFS 能够遍历问题的解空间，而回溯法则通过撤销不合法的选择，避免重复计算，提高效率。在解题过程中，剪枝是优化回溯法的重要手段，它通过提前排除无效路径，进一步减少了运算的复杂度。本文将深入探讨如何使用 DFS、回溯法及剪枝技术，构建解决全排列和子集问题的决策树，并优化算法的执行效率。 🎄一、全排列 题目...
【PyTorch单点知识】神经元网络模型剪枝prune模块介绍（上，非结构化剪枝）
文章目录 0. 前言1. 剪枝`prune`主要功能分类2. `torch.nn.utils.prune`中的方法介绍3. PyTorch实例3.1 `BasePruningMethod`3.2`PruningContainer`3.3 `identity`3.4`random_unstructured`3.5`l1_unstructured` 4. 总结 0. 前言 PyTorch中的torch....
深度神经网络——决策树的实现与剪枝
数据点进行分类。 决策树的结构使得模型不仅能够进行预测，还能够解释预测背后的逻辑。这种可解释性使得决策树在需要模型透明度的应用中非常有用。然而，决策树也容易过拟合，特别是当树变得非常深和复杂时。因此，剪枝技术通常用于简化决策树，提高其泛化能力。 决策树算法 决策树的构建过程采用递归二元分割算法，该算法通过评估不同特征对数据集进行分割的效果，选择最佳分割点。分割的目的是使得每个子集尽可能地“纯”，即包含...
Alpha-Beta剪枝的原理的深入理解（无图预警）
节点的最大值，奇数取最小因为叶子节点上的值确定，在有这么个规则之后整棵树上所有节点就定下来了吧现在我遮住全部叶子节点，让你通过打开尽量少次数叶子节点，确定根节点的值我们通过alpha-beta 剪枝来实现确定的事情： 一个节点上的值必定是长在它身上的所有叶子的值中的一个max{ a, min{b,x} } 如果b比a小，无论x取什么，结果都是amin{ a, max{b,x} } 如果b比...
决策树相关算法_ID3_C45_信息熵_剪枝
}\log_2 {\frac {\left | D_i \right | }{\left | D \right | }} HA(D)=−∑i=1n∣D∣∣Di∣log2∣D∣∣Di∣。 剪枝 为解决决策树学习产生的过拟合现象，通常采用的办法是降低决策树的复杂度，对已生成的决策树进行简化，即剪枝(pruning)。剪枝从已生成的树上裁掉一些子树或叶节点，并将其根节点或父节点作为新的叶节点，...
深度学习模型压缩方法：剪枝方法分类介绍
本文将介绍深度学习模型压缩方法中的剪枝，内容从剪枝简介、剪枝步骤、结构化剪枝与非结构化剪枝、静态剪枝与动态剪枝、硬剪枝与软剪枝等五个部分展开。 一、剪枝简介 在介绍剪枝之前，首先介绍过参数化这个概念，过参数化主要是指在训练阶段，在数学上需要进行大量的微分求解，去捕捉数据中微小的变化信息，一旦完成迭代式的训练之后，网络模型在推理的时候就不需要这么多参数。而剪枝算法正是基于过参数化的理论基础提出来的。剪...
LeetCode 39. Combination Sum【回溯,剪枝】中等
x idx idx **。 更形象化地说，如果我们将整个搜索过程用一个树来表达，即如下图呈现，，直到递归的终止条件，这样我们就能不重复且不遗漏地找到所有可行解： 当然，搜索回溯的过程一定存在一些优秀的剪枝方法来使得程序运行得更快，而这里只给出了最朴素不含剪枝的写法。 class Solution {public: vector<vector<int>> ans; void dfs(vector<in...
LeetCode 40. Combination Sum II【回溯,剪枝】中等
:[[1,2,2],[5]] 提示: 1 <= candidates.length <= 1001 <= candidates[i] <= 501 <= target <= 30 解法 回溯+剪枝 由于我们需要求出所有和为 t a r g e t target target 的组合，并且每个数只能使用一次，因此我们可以使用递归 + 回溯的方法来解决这个问题： 我们用 d f s ( p o s...
VGGNet剪枝实战：使用VGGNet训练、稀疏训练、剪枝、微调等，剪枝出只有3M的模型
摘要 本文讲解如何实现VGGNet的剪枝操作。剪枝的原理：在BN层网络中加入稀疏因子，训练使得BN层稀疏化，对稀疏训练的后的模型中所有BN层权重进行统计排序，获取指定保留BN层数量即取得排序后权重阈值thres。遍历模型中的BN层权重，制作各层mask（权重>thres值为1，权重<thres值为0）。剪枝操作，根据各层的mask构建新模型结构（各层保留的通道数），获取BN层权重mask非零值的索引...