论文笔记——PRUNING FILTERS FOR EFFICIENT CONVNETS

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论文笔记——PRUNING FILTERS FOR EFFICIENT CONVNETS

论文地址:https://arxiv.org/abs/1608.08710 主要思想这篇文章主要讲了对filters的裁剪,裁剪方法是计算L1范数,然后裁剪掉较少的,多少取决于加速比. 实现效果 VGG-16 34%加速 ResNet-110 38%加速具体实现对于每一个kernel matrix按列绝对值求和对求和结果排序裁剪掉m个filters(对应内核矩阵的列),以及对应的输出(Xi+1层中),它又是下一层的输入,所以也得去掉对应的输入filters(对应内核矩阵的行) 剩余的k…

模型压缩-L1-norm based channel pruning（Pruning Filters for Efficient ConvNets）

论文笔记——PRUNING FILTERS FOR EFFICIENT CONVNETS 转载:https://www.cnblogs.com/zhonghuasong/p/7642000.html 论文地址:https://arxiv.org/abs/1608.08710 路人实现代码:https://github.com/tyui592/Pruning_filters_for_efficient_convnets https://github.com/slothkong/DNN-Pruni…

论文笔记系列-Simple And Efficient Architecture Search For Neural Networks

摘要本文提出了一种新方法,可以基于简单的爬山过程自动搜索性能良好的CNN架构,该算法运算符应用网络态射,然后通过余弦退火进行短期优化运行. 令人惊讶的是,这种简单的方法产生了有竞争力的结果,尽管只需要与训练单个网络相同数量级的资源.例如使用该算法,在单个GPU上训练12个小时就可以将CIFAR-10数据集的错误率降低到6%一下,训练一整天后能够降低到5%左右. 1.介绍背景不再详述,我们可以知道的是传统的优化算法并不能实现神经网络架构的自动搜索是因为其架构搜索空间是离散的(例如层数.层类型…

论文笔记:LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree

引言 GBDT已经有了比较成熟的应用,例如XGBoost和pGBRT,但是在特征维度很高数据量很大的时候依然不够快.一个主要的原因是,对于每个特征,他们都需要遍历每一条数据,对每一个可能的分割点去计算信息增益.为了解决这个问题,本文提出了两个新技术:Gradient-based One-Side Sampling(GOSS)和Exclusive Feature Bundling(EFB). Histogram-based Algorithm 基于直方图的方法比基于预排序的方式要更加高效,这里对这…

论文笔记-IGCV3：Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks

论文笔记-IGCV3:Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks 2018年07月11日 14:05:46 Liven_Zhu 阅读数 846 介绍在这篇论文中,作者同时使用低秩核和稀疏核(low-rank and sparse kernel)来组成一个密集kernel.基于ICGV2的基础上,作者提出了ICGV3. 近几年,卷积网络在计算机视觉上的有效性已经得到了验证.目前卷积网络的…

基于3D卷积神经网络的人体行为理解（论文笔记）（转）

基于3D卷积神经网络的人体行为理解(论文笔记) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 最近看Deep Learning的论文,看到这篇论文:3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition.比较感兴趣是CNN是怎么应用于行为理解的,所以就看看.这篇论文发表在TPAMI2013.它基本上没有公式的,论文倾于从论述角度描述它的基本方法和实现效果.另外,对于怎么去训练也没有具体的…

【论文笔记系列】AutoML：A Survey of State-of-the-art （下）

[论文笔记系列]AutoML:A Survey of State-of-the-art (上) 上一篇文章介绍了Data preparation,Feature Engineering,Model Selection,这篇文章会继续介绍后面的内容. 4. Model Generation 4.2 Hyperparameters optimization 4.2.1 Grid&Random Search 下图很直观地展示了网格搜索(grid search)和随机搜索(random search)的…