剪枝

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递归,搜索,回溯算法(3)之穷举,暴搜,深搜,回溯,剪枝个人主页：C++忠实粉丝欢迎点赞👍 收藏✨ 留言✉ 加关注💓本文由 C++忠实粉丝原创递归,搜索,回溯算法(2)之二叉树中的深搜

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模型压缩——训练后剪枝前文基于粒度的剪枝中主要是基于一个权重矩阵来介绍不同粒度下的剪枝方法，本文会介绍如何对一个实际的神经网络模型来实施剪枝操作。

2024强化学习的结构化剪枝模型RL-Pruner原理及实践论文标题：使用强化学习进行结构化剪枝用于卷积神经网路压缩和加速机构：伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校论文链接：https://arxiv.org/pdf/2411.06463

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模型压缩——基于粒度剪枝模型剪枝本质上是一种利用稀疏性来减少模型大小和计算量，从而提高训练和推理效率的技术。它为何会有效呢？理论依据：有研究发现，在许多深度神经网络中，大部分参数是接近于0的，这些参数对模型最终的性能贡献较小。这也就意味着，识别并移除那些对模型性能影响较小的参数，可以减少模型的复杂度和计算成本，并且不会影响到模型的准确性。

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【算法】递归+回溯+剪枝：78.子集目录1、题目链接2、题目3、解法(回溯+剪枝)4、代码78.子集（LeetCode）思路：枚举子集（答案）的第一个数选谁，第二个数选谁，第三个数选谁，依此类推。

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使用成熟的框架做量化剪枝蒸馏是一些成熟的框架可以直接用于量化、剪枝和蒸馏大型模型，比如 Hugging Face Transformers、DeepSpeed、Intel Neural Compressor、Torch Pruning，以及 NVIDIA 的 TensorRT。这些工具和框架提供了便捷的方法进行模型优化操作，并且在合理配置下能够有效地减少资源消耗，保持模型的性能。

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怎么给llama3.2-vision:90b模型进行量化剪枝蒸馏对 LLaMA 3.2 Vision: 90B 模型进行量化、剪枝和蒸馏，涉及到模型的压缩和优化技术，以减少其计算量和内存占用。以下是实现这些步骤的一般流程：

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从零学习大模型（十二）-----基于梯度的重要性剪枝（Gradient-based Pruning）权重重要性通常指的是某个权重参数在模型输出中的影响程度。权重重要性的评估通常基于以下几个方面：梯度的重要性则是基于模型的训练过程来评估权重的重要性，具体体现在以下几个方面：

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从零学习大模型（十三）-----LayerDrop 和 Layer PruningLayerDrop 和 Layer Pruning 都是神经网络模型简化技术，目的是通过减少网络中的层数来提高效率和降低计算开销，但它们在实现方法上有所不同。

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Straightforward Layer-wise Pruning for More Efficient Visual Adaptation对于模型中冗余的参数，一个常见的方法是通过结构化剪枝方法减少参数容量。例如，基于幅度值和基于梯度的剪枝方法。尽管这些方法在传统训练上通用性，本文关注的PETL迁移有两个不可避免的问题：

大数据-201 数据挖掘机器学习理论 - 决策树局部最优剪枝分裂二叉分裂上节我们完成了如下的内容：决策树是一种基于树状结构的监督学习模型，常用于分类和回归任务。它的基本思想是通过一系列问题的分层次判断，将数据分割成越来越小的子集，直到达到预期的目标（如纯度较高的叶子节点，或预测值的误差足够小）。决策树的节点表示判断条件，分支表示不同的条件结果，最终的叶子节点对应具体的分类结果或预测值。

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从零学习大模型（十）-----剪枝基本概念结构化剪枝是一种对模型进行压缩的方法，通过剪去整个结构化的单元（如卷积核、通道、层等）来减少模型的复杂度。在这种方法中，模型的剪枝对象通常是具有特定结构的部分，例如卷积神经网络中的整个滤波器或通道，而不是单个权重参数。

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从零学习大模型（十一）-----Lottery Ticket Hypothesis剪枝Lottery Ticket Hypothesis（LTH）是由 Frankle 和 Carbin 在 2019 年提出的一种剪枝方法，其核心思想是神经网络中存在可以单独训练的小型子网络（即"中奖票"），这些子网络可以在保持原始模型性能的情况下有效地训练。通过找到这些子网络，我们可以实现大模型的剪枝，从而减少模型的计算复杂度和存储需求。

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【递归、回溯及搜索】No.4---综合练习👧个人主页：@小沈YO. 😚小编介绍：欢迎来到我的乱七八糟小星球🌝 📋专栏：递归、回溯及搜索 🔑本章内容：综合练习记得评论📝 +点赞👍 +收藏😽 +关注💞哦~

[LeetCode] 814. 二叉树剪枝题目描述：给你二叉树的根结点 root ，此外树的每个结点的值要么是 0 ，要么是 1 。返回移除了所有不包含 1 的子树的原二叉树。

[思维]最大矩阵现在有一个 n × m n \times m n×m 的 01 01 01 矩阵，矩阵的行与行可以互相交换，我们现在想知道在一个最优的交换方案中，其中最大的全 1 1 1 子矩阵能有多大。

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穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝（三）题目：字母大小写全排列思路对每个位置的字符有两种情况C++代码题目：优美的排列思路我们可以使用回溯法解决本题，从左向右依次向目标排列中放入数即可