剪枝方法

最新推荐文章于 2025-06-06 17:01:21 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Kevin_Samuel/article/details/8248744
本文介绍了搜索树中的剪枝技术，包括剪枝的基本原则（正确性、准确性和高效性），以及具体的剪枝方法如可行性剪枝和最优性剪枝等。文章还探讨了极端法和调整法等高级剪枝策略。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

搜索的进程可以看作从树根出发，遍历一颗倒置的树---搜索树的过程。所谓剪枝就是通过某种判断，避免一些不必要的遍历过程，就是剪去搜索树中的某些枝条。

剪枝的原则：
（1）正确性
     必须保证不能丢失正确的解，这是前提。通过解答必须具备的特征，必须满足的条件来考察待判断的枝条能否被剪掉。
（2）准确性
     即能够尽可能多的剪去不能得到正确解的枝条。
（3）高效性
     设计好剪枝判断方法后，对每一根枝条都执行一次判断。要尽量减少剪枝判断的副作用

剪枝方法：
（1）可行性剪枝。
（2）最优性剪枝（上下界剪枝）。
极端法：通过对当前节点进行理想式扩展，通过否定这样的情况来避免对当前的节点扩展；
调整法：基本思想通过对子树的比较剪掉重复子树和明显不是最有前途的子树；
数学方法：利用专门剪枝知识，借助数学模型
剪枝算法的实现（Java）
ByteWhisper的博客
09-04 329
然后，我们判断剪枝条件：如果一个节点的左右子节点都是叶子节点，并且它们的值相同，那么我们认为可以对该节点进行剪枝。然而，这个示例代码可以帮助您理解剪枝算法的基本原理和实现方式，并为您提供一个起点，以便根据自己的需求进行进一步的扩展和优化。在这里，我们使用一个简单的剪枝条件：如果一个节点的左右子节点都是叶子节点，并且它们的值相同，则可以将该节点剪枝。在本文中，我们将使用Java语言来实现一个简单的剪枝算法，并提供相应的源代码。剪枝后的决策树将不再包含满足剪枝条件的节点及其子节点，从而减少了决策树的大小。
Java:实现剪枝算法（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
01-28 387
Java:实现剪枝算法（附完整源码）
网络轻量化 - 非结构化剪枝
Bro_Jun的博客
01-04 3085
原文：《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》 目录前期知识参数量和计算量参数量计算量MACL1和L2 Regularization 的区别L1L2算法部分三步剪枝方法加入 Regularization 的作用代码部分网络构建结构化剪枝的思路 前期知识 参数量和计算量 参数量 参数量：模型中所有带参数的层的权重参数总量 cv类网络中主要有：卷积层、BN层、全连接层等 （注意：激活函数层、Pooling层、Ups
剪枝分类器(matlab)
06-11
剪枝分类器，一种弱分类器，分类效果仅仅比随机猜好一点，可用于baging boosting对该分类器进行独立和依次学习，构成强分类器
模型剪枝三剑客：结构化剪枝、非结构化剪枝与SNIP算法深度解析
最新发布
qq_43664407的博客
06-06 1358
给定神经网络，剪枝目标是在满足稀疏约束下最小化性能损失：其中是-范数（非零元素计数），k是目标稀疏度。
uva140_dfs（回溯）最优性剪枝
希望更好
08-20 1088
题解： 1.原书中已经说明，如果两个节点的带宽 >= 最小带宽，无论如何也不可能比原解更优，应该剪掉。2.注意此题读入的时候一定要按 字典序 存储，这样计算出的最小值才是符合要求的3.注意strtok的用法 #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<cmath> ////////////////////// #inc
[NOIP 2003] 传染病控制：创造性地DFS，最优性剪枝
chrt's blog
11-08 1095
题意：给出一些关系，表示A能把病传染给B，这些关系形成树，每个周期疾病向下传染一层。每个周期开始的时候可以切断一个传染，初始只有1号带病，求最少患病的人数。1<=人数<=300。 开始想贪心或DP，无果，CS告诉我们这道题可以搜索搞定，大家一起研究了一下CS几年前迷一样的Pascal代码。 DFS挺简单，思维的障碍在于我局限于树形DP的模型，总想枚举一下每棵子树分别何时切断，没想到以层为单位搜索。
深度优先搜索最优性剪枝
AliceK1008的博客
05-20 682
对于求最优解的一类问题，通常可以用可行性剪枝，比如再求解迷宫最短路的时候，如果发现当前的步数已经超过了当前的最优解，那么当前状态开始的搜索都是多余的，因为这样搜索下去永远都不可能搜到更优解。通过这样的剪枝，可以省去大量多余的计算。 此外，在搜索是否有可行解的过程中，一旦找到了一组可行解，后面的搜索都不必再进行了，这算是最优性剪枝的一个特例。 有一个 n×m 大小的迷宫。其中字符’S’表示起点，字符’T’表示终点，字符’*‘表示墙壁，字符’.‘表示平地。你需要从’S’出发走到’T’，每次只能向上下左右相邻的位
基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化和模型压缩实现
03-13
Slimming是一种通道级别的剪枝方法，它主要针对卷积神经网络（CNN）。该方法通过在训练过程中引入一个正则化项，鼓励某些通道的权重向量变得更小。当权重小到一定程度时，整个通道就可以被安全地删除，因为它们对...
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02-06
YOLOv8剪枝技术指南：基于L1、L2和随机策略的剪枝方法详解,YOLOv8剪枝代码方法（一） 该剪枝代码是基于L1、L2、RandomStrategy进行剪枝 过程如下： pip install torch_pruning == 0.2.7 剪枝过程如下： ①yolov8-...
基于谱聚类滤波器级剪枝方法用于压缩卷积神经网络
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本文提出了一种新颖的用于压缩卷积神经网络（CNN）的方法——基于谱聚类滤波器级别的剪枝，旨在解决模型参数庞大的挑战，提高模型应用于移动设备时的有效性和实用性。该方法首先将预先训练好的CNN视为全连接无向图并...
【论文阅读】【综述】网络的剪枝方法
麒麒哈尔的博客
03-22 4365
文章目录非结构化的Learning both Weights and Connections for Efficient Neural NetworksDEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN CODING结构化的 本文记录一下对model pruning方法的学习，我只是挑了一些代表性的论文阅读一下，了解pruning的思路。 首先推荐一篇博客，闲话模型
深搜的剪枝技巧(一)——树的划分(可行性剪枝、上下界剪枝)
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08-13 786
深搜的剪枝技巧(一)——树的划分(可行性剪枝、上下界剪枝) 本系列的开篇之作，先介绍一下剪枝的概念 一、什么是剪枝 搜索的进程可以看成是从树根出发，遍历一颗倒置的树——搜索树的过程。剪枝就是通过某种判断，避免一些不必要的遍历过程 二、剪枝的原则 正确性 准确性 高效性 三、 深度优先搜索的优化技巧 优化搜索顺序 排除等效冗余 可行性剪枝 ...
实现剪枝算法的Java代码
CyberSparkZ的博客
08-13 182
总结起来，剪枝算法是一种有效的优化技术，能够通过减少冗余计算来提高程序的执行效率。通过合理设置剪枝条件，我们可以在搜索问题和其他领域中应用剪枝算法，从而提升算法的性能。剪枝算法是一种用于优化搜索空间的技术，它可以通过减少冗余的计算来提高程序的执行效率。在本文中，我们将使用Java编写一个简单的剪枝算法，并给出相应的源代码。在每一步搜索中，我们根据当前的最大值与数组中的下一个元素进行比较，如果已经存在更大的值，则剪枝并返回。使用剪枝算法可以减少不必要的搜索，提高程序的执行效率。方法来查找给定数组中的最大值。
UVA690 最优性剪枝 + 估价函数
qq_42632814的博客
08-15 308
UVA690题解 更好的阅读体验，移步个人网站yanyan的小屋 UVA690题目完完全全就是流水线模拟,给出指令的时序图,要你算出10条指令并行执行的最优流水线开销, 我在紫书上找到的这道题,刘大爷把它放在了第七章:暴力求解法,那我们就来用暴力莽一发 怎么模拟? 不管什么流水线调度的高端算法,直接暴力模拟流水线的执行,枚举所有指令的分配情况 那么我们很容易想到: 流水线执行的最坏情况实际上就是所有指令全部串行执行 那么这个时候的开销就是 maxd×n(1)maxd \times n \tag{1}maxd
蓝桥杯 Day13 java组 剪枝
qq_46274219的博客
02-15 423
暴力法往往比较低效，把时间浪费在很多不必要的计算上。 剪枝是一个比喻：把不会产生答案的，或不必要的枝条“剪掉”。而剪枝的关键在于剪枝的判断：剪什么枝、在哪里减。剪枝是搜索常用的优化手段，常常能把指数级的复杂度，优化到近似多项式的复杂度。 BFS的主要剪枝技术是判重，如果搜索到某一层时，出现重复的状态，就剪枝。 DFS的剪枝技术较多，有可行性剪枝、最优性剪枝、搜索顺序剪枝、排除等效冗余、记忆化搜索等等： 可行性剪枝：对当前状态进行检查，如果当前条件不合法就不再继续，直接返回 搜索顺序剪枝：搜索
最大团问题 MCP
行风
03-17 866
模板如下(DP + DFS), /home/a/j/nomad2:cat mcp.CPP #include using namespace std; const int V = 7; int g[V][V], dp[V], stk[V][V], mx; void display() { cout << "stk[][]:" <<endl; for(int
就是要你明白机器学习系列--决策树算法之悲观剪枝算法(PEP)
weixin_30781631的博客
07-11 693
前言 　　在机器学习经典算法中，决策树算法的重要性想必大家都是知道的。不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等，都面临一个问题，就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的，说白了是太精确了。由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树。解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝，剪去影响预测精度...
Slim剪枝方法
03-21
### Slim 剪枝方法概述 Slim剪枝是一种基于通道间关系的神经网络压缩技术，其核心思想在于通过分析卷积层之间的权重矩阵来减少冗余参数。这种方法利用了Batch Normalization (BN) 层中的缩放因子（scale factor），这些因子能够反映不同通道的重要性[^1]。 具体而言，在训练过程中引入L1正则化项到损失函数中，促使不重要的通道对应的BN层缩放因子趋向于零。当某些缩放因子接近零时，则可以安全移除对应通道及其关联的滤波器而不显著影响模型性能。这种策略不仅减少了计算量还降低了存储需求。 以下是Python代码示例展示如何应用Slim Pruning： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def apply_slim_pruning(model): pruned_layers = [] for layer in model.layers: if isinstance(layer, layers.Conv2D): weights = layer.get_weights() # 获取当前层后的 BN 层 bn_layer = get_next_bn_layer(layer) gamma = bn_layer.gamma.numpy() # 提取gamma值 # 计算阈值并裁剪掉小于该值的所有通道 threshold = np.percentile(abs(gamma), 90) # 取前10%重要度高的通道保留下来 mask = abs(gamma) >= threshold new_weights = [w[:, :, i]*mask[i] for i,w in enumerate(weights)] layer.set_weights(new_weights) return models.Model(inputs=model.input, outputs=model.output) # 定义获取下一个BN层的方法 def get_next_bn_layer(conv_layer): next_layer = conv_layer.outbound_nodes[0].outbound_layer while not isinstance(next_layer,layers.BatchNormalization): next_layer = next_layer.outbound_nodes[0].outbound_layer return next_layer ``` 上述代码片段展示了怎样遍历给定模型中的每一层，并针对那些属于`Conv2D`类型的图层执行特定操作——即依据紧随其后的批量规范化(Batch Normalization) 图层里的伽马系数(`gamma`) 来决定哪些过滤器应该被修剪掉。 ### 实现细节与优势 - **实现方式**: 主要依赖于对现有架构稍作修改即可完成部署；无需重新设计整个网络结构。 - **教程资源**: TensorFlow官方文档以及GitHub上存在大量有关此主题的实际项目可供学习参考。 - **实际案例**: MobileNetV2就是采用类似思路进行了有效瘦身优化的一个经典例子。
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