tsq292978891的博客

这个问题是我在做模型剪枝的时候遇到的 先载入VGG16模型，更改全连接层，使输出单元个数与自己待处理的数据类别个数一致。 冻住卷积层，只训练全连接层。学习率设为0.0001，momentum=0.9。 当设定的epoch数目满足的时候，把模型保存，使用命令： torch.save(model, "./cifar-10/5epochs_cifar10_vgg_model")4 . 然后在ipytho

参考链接：https://xmfbit.github.io/2018/03/14/paper-network-prune-hansong/ 主要思想： 作者的方法分为三个步骤： Train Connectivity: 按照正常方法训练初始模型。作者认为该模型中权重的大小表征了其重要程度 Prune Connection: 将初始模型中那些低于某个阈值的的权重参数置成0（即所谓剪枝） Re-Tra...