NeurIPS 2021 | 一种非常简单但是有效的神经网络剪枝方法：DAM（含剪枝背景知识介绍，零基础也可以轻松看懂本文）

最新推荐文章于 2025-09-10 16:02:18 发布
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#剪枝 #神经网络

介绍一种名为DAM的有效神经网络剪枝方法，该方法设计简单、鲁棒性好，适用于多种深度神经网络架构。

神经网络剪枝

介绍一篇 NeurIPS 2021 的工作：
Learning Compact Representations of Neural Networks using DiscriminAtive Masking (DAM)

文章提出了一种非常简单但有效的神经网络剪枝方法 DAM。
DAM的设计非常简单，鲁棒性好，实现简单且易于使用，几乎可以适配任何的深度神经网络架构。

本文还包括神经网络剪枝的基本背景知识，从零入门也可以轻松看懂。

具体请看：
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神经网络剪枝
永远飞翔的鸟
05-08 1017
1、 DAM NeurIPS 2021 | 一种非常简单但是有效的神经网络剪枝方法：DAM（含剪枝背景知识介绍，零基础也可以轻松看懂本文）_NJU-TJL的博客-优快云博客_最新的网络剪枝方法 2. SCOP SCOP: Scientific Control for Reliable Neural Network Pruning - 简书原文链接：https://arxiv.org/pdf/2010.10732.pdf 发表：NIPS2020 code: https://github.com/hu.
深度学习技巧应用5-神经网络中的模型剪枝技巧
微学AI的博客
03-22 1539
模型剪枝是一种常用的深度学习模型优化技巧，其目的是通过去除模型中一些不必要的参数或节点，从而提高模型的运行效率和准确性。同样的，模型中的参数如果过多，会降低模型的训练速度和推理速度，同时也可能会过拟合数据。在模型剪枝中，我们对模型中的一些参数做出修改，使得它们的影响减少，从而降低整个模型的冗余度。大家好，我是微学AI，今天给大家带来深度学习技巧应用5-神经网络中的模型剪枝技巧，模型剪枝是深度学习中的一个重要的技巧应用，用好了可以简化模型已经提高模型推理深度。1.部分权重参数被裁剪掉了，模型的稀疏性增加。
神经网络剪枝的研究进展状态（Neural Network Pruning）.pdf
03-10
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。
神经网络模型剪枝快速指南
新缸中之脑
08-26 4112
模型剪枝（Model Pruning）是指从深度学习神经网络模型中删除不重要的参数，以减小模型大小并实现更高效的模型推理。通常，只剪枝参数的权重，而不影响偏差。偏差的剪枝往往有更明显的缺点。非结构化剪枝期间权重如何归零的可视化由于这些参数被删除，可能会导致模型推理性能下降，因此应谨慎执行。在后续章节中，我们将探讨剪枝的类型以及剪枝策略，然后再讨论适合你特定用例的最佳剪枝策略。
【CVPR 2021】剪枝篇（五）：基于关键通路的神经网络可解释剪枝
梁瑛平的博客
08-01 1590
【CVPR 2021】剪枝篇（五）：Neural Response Interpretation through the Lens of Critical Pathways论文地址：主要问题：主要思路：理论分析：基本符号：模型剪枝分析：神经元贡献选择：路径选择实验： 论文地址： https://arxiv.org/abs/2103.16886 主要问题： 作者认为神经网络对于输入的响应存在着一条特定的稀疏的“路径”，并且作者证明了从剪枝中得到的稀疏路径并不一定编码关键的输入信息 主要思路： 为了确保稀疏路径
模型剪枝方法：通过网络瘦身学习高效的卷积网络
ManiacLook的博客
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​ 深度卷积神经网络 (CNN) 在许多实际应用中的部署在很大程度上受到其高计算成本的阻碍。在本文中，我们为CNN提出了一种新颖的学习方案，以同时1) 减小模型大小；2) 减少运行时内存占用；3) 在不影响准确性的情况下，减少计算操作的次数。这是通过以一种简单但有效的方式在网络中实施通道级稀疏性来实现的。与许多现有方法不同，所提出的方法直接适用于现代CNN架构，将训练过程的开销降至最低，并且不需要为生成的模型使用特殊的软件/硬件加速器。我们称我们的方法为网络瘦身。
深度神经网络剪枝技术：经典论文归类与综述
安静到无声
08-03 1081
基于度量标准的剪枝 这类方法通常是提出一个判断神经元是否重要的度量标准，依据这个标准计算出衡量神经元重要性的值，将不重要的神经元剪掉。在神经网络中可以用于度量的值主要分为3大块：Weight / Activation / Gradient。各种神奇的组合就产出了各种metric玩法。 这里的神经元可以为非结构化剪枝中的单个weight亦或结构化剪枝中的整个filter。 Weight /filter Pruning filters for efficient convnets. In ICLR, 20
26、深度神经网络剪枝：基于线性区域的策略与实验
b0c1d2的博客
09-04 21
本文提出了一种基于线性区域理论的深度神经网络剪枝策略，通过分析剪枝对线性区域数量及其上限的影响，指导全连接层的非均匀剪枝决策。利用混合整数线性规划（MILP）方法计算子空间中的线性区域数量，并引入可高效计算的上限作为代理指标，实验证明该上限与网络准确率高度相关。在MNIST、Fashion、CIFAR等数据集及多层感知器、LeNet、AlexNet等架构上的实验表明，相比均匀剪枝，基于上限优化的非均匀剪枝能显著提升剪枝后网络的准确率，尤其在各层参数量差异较大时效果更优。研究为模型压缩提供了理论依据与实用策略
BP神经网络Skeletonization剪枝方法识别手写数字
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用Skeletonization剪枝方法精简BP神经网络结构，提高网络泛化能力，对手写数字进行识别。
神经网络中的剪枝
AI公园
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点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Ranjeet Singh编译：ronghuaiyang导读目前，深度学习模型需要大量的计算、内存和能力，...
【WACV 2021】神经网络整体剪枝：Holistic Filter Pruning for Efficient Deep Neural Networks
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08-05 449
【WACV 2021】神经网络整体剪枝：Holistic Filter Pruning for Efficient Deep Neural Networks论文地址：主要问题：主要思路：具体实现：基本符号：指示函数：剪枝损失：实验结果：联系作者：我的公众号： 论文地址： https://arxiv.org/abs/2009.08169 主要问题： 目前的剪枝算法通常是一种启发式的实践，并且其显著性分析需要大量人工分析；此外，逐层剪枝以及迭代剪枝和再训练的方案并不完善，因为这种方案没有考虑全局信息，导致在以后
深度学习笔记(九):神经网络剪枝(Neural Network Pruning)详细介绍
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文章目录1:What is pruning2:Pruning in MLP(多层感知机)2.2 How to make mask3.Pruning in CNN(卷积神经网络) 1:What is pruning 剪枝是一种模型压缩的方法，这种方法可以有效的裁剪模型参数且最小化精度的损失。由于深度学习模型可以看作是一个复杂树状结构，如果能减去一些对结果没什么影响的旁枝，也就是修剪神经网络中不重要的权重，就可以实现模型的减小。比如说看下图 我们通过观察这个函数发现有些项对应的系数是很小的，也就是说对于拟合的
神经网络稀疏化设计构架——网络剪枝
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摘要：神经网络剪枝技术通过去除冗余参数实现模型压缩与加速，是深度学习模型边缘部署的关键方法。文章系统阐述了剪枝技术的核心流程：首先基于权重绝对值等指标量化参数贡献度，采用固定阈值或分层阈值法筛选冗余参数；随后通过参数级或通道级重构构建稀疏网络，并利用微调修复精度损失。MATLAB实验以LeNet-5为例，展示了50%剪枝比例下的实现过程，在保持90%+准确率的同时显著减少参数量。该技术有效解决了模型复杂度与部署需求的矛盾，在移动端应用中具有重要价值。
神经网络剪枝：网络结构的可视化分析
AI天才研究院
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1.背景介绍 神经网络剪枝是一种常用的深度学习技术，主要用于减少神经网络的复杂度和参数数量，从而提高模型的效率和可解释性。在本文中，我们将深入探讨神经网络剪枝的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型。此外，我们还将通过具体代码实例来展示剪枝的实际应用，并讨论未来发展趋势和挑战。 1.1 背景
概览：快速入门神经网络剪枝！
Cai_deLong的博客
12-17 7136
一、模型剪枝技术原理 什么是模型剪枝？ •深度学习网络模型从卷积层到全连接层存在着大量冗余的参数，大量神经元激活值趋近于0，将这些神经元去除后可以表现出同样的模型表达能力，这种情况被称为过参数化，而对应的技术则被称为模型剪枝。 模型剪枝是新概念吗 ？ •Dropout和DropConnect代表着非常经典的“模型剪枝技术”。 •只是这个操作仅仅发生在训练中，对最终的模型不产生影响，因此没有被称为模型剪枝技术。 •Dropout和DropConnect代表着非常经典的“模型剪枝技术”。...
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Much of the success of deep learning has come from building larger and larger neural networks. This allows these models to perform better on various tasks, but also makes them more expensive to use. L...
如果我已经训练好了一个神经网络，我希望在原来的参数基础上，重构神经网络来减少参数量，这样的方法存在吗
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另外，知识蒸馏虽然需要重新训练，但可以用大模型指导小模型，可能也算一种重构方法。不过用户可能希望不需要重新训练的方法，或者基于已有参数进行结构调整。 需要分步骤回答，先介绍不同方法，再详细说明每种方法...
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