模型剪枝如何为企业节省百万预算？ ©作者| DWT 来源| 神州问学 近年来，大型语言模型（LLM）如GPT-3、LLaMA等在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成果。 然而，这些模型通常拥有数十亿甚至上千亿的参数，训练和使用成本高昂，限制了其在实际应用中的普及。

谢谢信任。。 包括但不仅限于 摘心 哦。 植物做造型，控制长势，或者促进开花之类的都需要通过剪枝来完成。典例可参见《剪刀手爱德华》。 根据曾经 苗圃 师傅的总结归纳出以下几点： 1. 剪刀要锋利。不要锈。手势要快准狠。创口参差不齐，容易生病。 2. 大太阳天不要剪。高温天不要剪。 …

No.9 剪枝中不可忽略的retraining技术 点击蓝字关注我们，一起学习 本篇文章是微信公众号 towardsdeeplearning 的专辑《从零入门剪枝系列》的第 9 篇文章。 模型剪枝包括了三步，1 训练原始模型到收敛 2 根据某些准则裁剪冗余的权重 3 retraining剪枝后模型来恢复模型性能损失 …

参考： 模型剪枝属于模型优化中的重要技术之一，经过了研究人员多年的研究，工业界也开始有一些实践，那么当前有哪些可用的模型剪枝工具呢？ 作者&编辑 | 言有三 TensorFlow Model Optimization Toolkit是谷歌官方开源的模型优化技术包，包含了模型剪枝和量化两种API，模型剪枝支持Google提出的一些算法 ...

NAS是不是可以统一前两者？NAS除了训练代价大，有其他缺点吗？

宽度剪枝：这种方法通过减少投影权重矩阵的大小（例如，移除注意力头）来缩小网络宽度，同时保持层数不变。 在实践中，如LLM-Pruner和FLAP等工具所展示的，宽度剪枝通过剪除耦合结构（如注意力头及其相关的权重连接）来优化模型。

提出的基于遗传搜索的卷积神经网络结构化剪枝模型包含三个步骤，如图 1 所示：1） 训练需要剪枝的大型神经网络（原网络） ；2） 使用该模型剪枝原始网络各层的通道；3） 知识蒸馏剪枝后的网络以提高精度。

2023年10月19日 · 我能给到的建议： 1 在理论方面，能否结合NAS？ NAS是搜索一个最优结构，剪枝后能否再补上一个 局部网络，提升效果？ 剪枝一般只能保证效果不降太多，那你的方向可以变为：剪枝后NAS，效果为：参数量和之前变化量不大，甚至更少，却能提升效果。

不剪枝时，采用默认参数生成的决策树，共8层，因此，树的深度为8： #以下代码主要目的是找到较优的ccp_alpha,然后就可以在DecisionTreeClassifier类实例化的时候设置ccp_alpha参数为找到的ccp_alpha值。

2018年11月14日 · 对于cnn，如果是剪掉整个通道（channel prun）的剪枝方法，当然会有提速，例如文章 pruning-filters-for-efficient- convnets。如果是元素级别的剪枝，即不是剪掉整个 卷积核，而是使某些卷积核中的某些点元素为零，从而矩阵变得稀疏（参考文章deep compression），那么不做优化的情况下是没有加速效果的，因为 ...