根据的研究，有两种剪枝策略，一次修剪和迭代剪枝.这两种方法在第2页中都有解释。一次剪枝的初始化很容易找到，因为我们训练网络进行j迭代，然后使用所获得的掩码将权值重置为初始化。我不明白的是迭代剪枝。在第2页，它说：
resets the network over
浏览 7提问于2020-04-17得票数 2
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我们从50%的稀疏水平开始，逐步训练达到90%的稀疏度。X%稀疏意味着，重量张量的X%将被剪除。
target_sparsity=0.0, begin_step=0, )
初始化
浏览 3提问于2020-01-31得票数 6
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我试图在PyTorch中用torch.nn.utils.prune修剪我的模型，它提供了两个张量，
使用剪枝后的网络推断，这将首先关闭一些连接与掩码，然后运行推理。是否有办法提高模型张量和掩码的速度？用一个非零浮点数相乘比用两个浮点数相乘要快吗？以下是我的
浏览 0提问于2020-06-11得票数 6
我正在创建一个稀疏的神经网络，如下图所述。Keras只提供一个密集的层，我们不能选择我们想要连接到前一层的神经元数量。为了使用Keras实现这一点，我尝试实现以下方法：2-带掩码矩阵的多重梯度矩阵使其稀疏我无法在Keras中找到梯度矩阵。我怎样才能得到它和更新它在时代？提前谢
浏览 5提问于2022-05-24得票数 1
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我使用一种架构，并试图通过剪枝来稀疏它。我编写了剪枝函数，以下是其中之一： for module in model.modules参数的总数仍然相同(我检查过了)。模型的文件(model.pt)大小也一样。模型的“速度”在它之后仍然保持不变。我还尝试了全局剪枝和结构化L1剪枝，结果是
浏览 5提问于2021-09-24得票数 1
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我已经建立了一个模型，并且我能够成功地使用tf.cont肋骨的模型剪枝模块，默认参数和稀疏度为90%，但问题是当我运行该模型时，它仍然需要与原始模型相同的执行时间，我的猜测是，tensorflow不是只运行被剪枝的版本，而是运行整个图的蒙面西部，这就是为什么即使在剪枝之后也没有改进。那么，如何导出具有子图和相应权重的剪枝模型并使用它呢？
浏览 1提问于2018-07-21得票数 2
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我试图理解用于深度学习模型的结构化和非结构化剪枝技术：链接1和链接2。概括一下我所理解的，非结构化剪枝是基于重量剪枝，而结构化剪枝基本上是通过过滤器剪枝、通道剪枝和过滤器形状剪枝来完成的。那么，我的问题是，非结构化剪枝是只为CNN模型，而不
浏览 0提问于2019-12-20得票数 1
我试图修剪一个基本模型，它由VGG网络上的几个层组成。它还包含一个名为instance_normalization的用户定义层。为了成功地剪枝，我定义了该层的get_prunable_weights函数如下： def get_prunable_weights(self'accuracy'])
return model_for_p
浏览 4提问于2021-08-17得票数 0
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我读到了关于的文章，报纸上也提到了：
Round (p^(1/n))% of weights pruned
2 0.867040163
浏览 1提问于2020-02-01得票数 1
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我有一个网络，大多数交换机都运行VTP客户机/服务器模式。很少有开关没有处于这种模式中--用于特定的定制，或者因为它们根本无法处理它。考虑到实现VTP剪枝，我想知道使用剪枝运行VTP客户机/服务器的交换机在连接到没有VTP的交换机时会如何反应。现在，这是否意味着在我的整个网络运行VTP之前，我无法利用剪枝选项？或者我可以使用VTP剪枝，但首先要确保VTP托管交换机和非VTP托管交
浏览 0提问于2020-04-15得票数 0
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我读了一篇论文--深度压缩:几天前用剪枝压缩深度神经网络，训练量化和哈夫曼编码。在剪枝部分，作者首先通过正常的网络训练学习连接性。接下来，他们修剪小重量的连接:所有权值低于阈值的连接都从网络中删除。最后，他们对网络进行再培训，以学习剩余稀疏连接的最终权重。我希望获取每一层的所有权重，并逐一与阈值进行比较，并将小权重zero.Here设置为我的代码
浏览 5提问于2017-07-12得票数 1
每当我想要执行startfabric时，我都会更改chaincode的版本、安装和实例化。但是，当我更改版本并运行startfabric脚本时，我将得到以下错误。not successful, error code 500, msg chaincode with name 'scbcch16' already exists
我已经给出了以下命令，尽管我得到了同样的错误-f $(对接ps -aq) -f (链码图像I)停靠量修剪停靠网络剪枝<//
浏览 0提问于2020-04-17得票数 0
我正在使用sklearn的DictVectorizer来构造一个大型的稀疏特征矩阵，该矩阵被输入到ElasticNet模型中。当预测器(特征矩阵中的列)居中和缩放时，弹性网络(和类似的线性模型)工作得最好。的目的是构建一个在回归器之前使用StandardScaler的Pipeline，但是这并不适用于稀疏特性，如中所述。我想在normalize=True中使用ElasticNet标记，它似乎支持稀疏数据，但是还不清楚
浏览 2提问于2015-03-23得票数 1
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为了提高数据读取性能/减少分区，我们决定在存储在变量字段中的键/键组合中添加一个RECORD_CONTENT。:33:08:345",}CLUSTER，而在RECORD_CONTENT:jsonSrc:Integerfield：：int上进行过滤则执行分区剪枝。注意：
有足够的RECORD_CONTENT:
浏览 6提问于2020-07-01得票数 2
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最近我遇到了bayes网络公司的。我读到，它们有助于降低n个随机变量联合概率分布的维数(让它们是布尔型的)。*P(Xn|X1,X2,X3,.....Xn-1)我不明白的是，它如何减少计算概率所需的计算量？基本上，在联合分布的背景下，我不理解维度的概念。
浏览 3提问于2013-10-28得票数 2
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我修剪了一个模型，并遇到了一个库TensorFlow模型优化，因此，最初，我们有
我在一个默认的数据集上训练了这个模型，它给了我96 %的准确率，这是很好的。然后，我将模型保存在JSON文件中，并将模型的权重保存在h5文件中，现在我将该模型加载到另一个脚本中，以便在应用剪枝和编译模型之后对其进行剪枝，得到了模型摘要。
虽然模型修剪得很好，参数也有了很大的减少，但是问题是为什么参数在应用修剪后会增加，而且即使在重新移动不可训练的</em
浏览 5提问于2021-02-07得票数 5
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我正在寻找一个算法，但错过了正确的关键字，以获得一个漏洞。我试图实现的是一个发现相关性/模式/.在元组数据集中(简化)。：print magic(1.0, dataset)正如您所看
浏览 4提问于2014-06-20得票数 3
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我试过：*编辑以添加*这是一个有两种节点类型的图表: Posts和实体。文章反映了不同的媒体类型，而实体反映了不同的作者和专有名词。一些关系的例子：
{Type:TwitterAccount}) (e1 {T
浏览 2提问于2021-11-30得票数 0
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我一直在尝试使用来自Tensorflow的l1_regularization_strength函数中的ProximalAdagradOptimizer参数来实现Tensorflow的L1正则化。(我专门使用这个优化器来获得一个稀疏的解决方案。)我有两个关于正规化的问题。
优化器中使用的L1正则化适用于神经网络的前向和后向传播，还是只适用于反向传播？是否有一种方
浏览 1提问于2018-04-13得票数 1
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