基于深度神经网络二阶信息的结构化剪枝算法.pdf
2021-09-25 17:06:17 1.48MB 神经网络 深度学习 机器学习 数据建模
在cifar数据集上做图像分类的训练,并以此演示怎样进行模型剪枝,pytorch版本必须大于1.4.0
2021-09-14 10:38:02 4KB pytorch cifar 模型剪枝 pruning
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五子棋(二)极大极小搜索 + 剪枝-附件资源
2021-09-02 21:36:40 106B
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2020CVPROral: HRank: Filter Pruning using High-Rank Feature Map
2021-08-30 14:15:45 1.66MB Hrank 模型剪枝
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用 YOLOv3 模型在一个开源的人手检测数据集 oxford hand 上做人手检测,并在此基础上做模型剪枝。对于该数据集,对 YOLOv3 进行 channel pruning 之后,模型的参数量、模型大小减少 80% ,FLOPs 降低 70%,前向推断的速度可以达到原来的 200%,同时可以保持 mAP 基本不变。
2021-08-24 20:20:48 51KB Python开发-机器学习
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使用极大极小搜索和α-β剪枝算法实现的一个五子棋游戏
2021-08-18 22:07:34 3.73MB 人工智能 五子棋
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熟悉c++即可
2021-08-09 21:02:25 9.39MB c++ 资源达人分享计划 n皇后
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ICPR2020论文《Filter Pruning using Hierarchical Group Sparse Regularization for Deep Convolutional Neural Networks》开源代码,可对模型进行分层分组稀疏正则化,可以根据这个做剪枝,效果接近SOTA,可以对vgg11、vgg13、vgg16、vgg19及其bn、resnet18、resnet34、resnet50等在cifar10/100/tinyImagenet上分别实现
2021-07-30 22:51:59 9KB 剪枝 vgg16 resnet18、34、50 论文复现
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社区缺乏标准化的基准和度量标准。这一缺陷非常严重,以至于很难对修剪技术进行比较,也很难确定这一领域在过去三十年中取得了多大的进步。为了解决这种情况,我们确定了当前实践中的问题,提出了具体的补救措施,并引入了ShrinkBench,这是一个开源框架,用于促进修剪方法的标准化评估。我们使用收缩台对各种修剪技术进行了比较,结果表明,它的综合评价可以防止在比较修剪方法时常见的缺陷。
2021-07-24 10:48:40 763KB NNP
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博弈六子棋安徽省三各版本源码.rar博弈六子棋安徽省2020省三源码 python版本的六子棋。框架完整,算法还有进步空间,大家可以参考。
2021-07-24 09:09:34 64.79MB 计算机博弈 六子棋 python 极大极小剪枝
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