DeepCompression：利用神经网络迭代修剪的技术[Han2015]。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
该方法的实施仅限于MNIST数据集。感谢您对迭代修剪CD的运用。具体而言，`mnist_iterative_pruning.py`脚本将在MNIST上训练卷积模型，随后在全连接层进行修剪和重新训练20次。最终，全连接层将被转换为稀疏格式并进行保存。我们的实验结果表明，我们获得了相当优秀的修剪性能，成功地将精度维持在0.987水平，同时在全连接层中修剪了高达99.77%的权重。进一步的评估显示，在不同迭代次数下，重量保持与准确率之间存在着相对稳定的关系：0.7、0.991、0.49、0.993、0.24、0.994、0.117、0.993、0.057、0.994、0.013、0.993、0.009、0.992、0.0047, 以及一系列数值逐渐下降至 0.886, 进一步下降至 0.677 和 0.409。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

深度压缩：神经网络迭代修剪的实现[Han2015]

优质

《深度压缩：神经网络迭代修剪的实现》提出了一种高效的神经网络模型压缩技术，通过迭代地删除和重训练权重来减少计算需求，同时保持高精度。该方法为部署大规模深度学习模型提供了新的可能。该实现仅在MNIST数据集上有效。使用`iterative_prune.py`脚本执行如下命令：`python iterative_prune.py -1 -2 -3`。这将首先在MNIST数据集上训练卷积模型，然后对全连接层进行修剪并重新训练共20次。最后，全连接层将以稀疏格式保存。实验结果表明，在保持精度为0.987的情况下，可以成功地从全连接层中移除99.77%的权重。具体而言，随着保留的比例减少（即被修剪掉的权重增加），模型的准确性略有下降： - 1个0.99 - 0.7 0.991 - 0.49 0.993 - 0.24 0.994 - 0.117 0.993 - 0.057 0.994 - 0.013 0.993 - 0.009 0.992 - 0.0047 0.99 - 0.0023 0.889 - 0.0016 0.886 - 0.0011 0.677 - 0.00079 0.4

论文探讨-采用注意力机制的卷积神经网络修剪技术.pdf

优质

本文探讨了结合注意力机制的卷积神经网络（CNN）模型修剪方法，旨在提高深度学习模型效率与性能。通过分析和实验验证了该技术的有效性。一种基于注意力机制的卷积神经网络剪枝方法由汪枭杰和姚文斌提出。该技术能够有效减少神经网络的内存占用和运行时间，有助于在资源有限的设备上部署神经网络。研究中探讨了如何衡量剪枝效果的问题。

利用MATLAB的神经网络技术去除海杂波

优质

本研究运用MATLAB平台上的先进神经网络算法，专注于有效识别与消除雷达信号中的海洋杂波干扰，提升目标检测精度。使用深度学习工具箱训练和评估卷积神经网络来去除海上雷达PPI图像中的杂波返回。该工具箱提供了一个框架，用于设计和实现具有算法、预训练模型和应用程序的深度神经网络。

植物病害分类：利用神经网络技术

优质

本研究探讨了采用先进的神经网络技术对植物病害进行精准分类的方法，旨在提高识别效率与准确性，为作物保护提供科学依据。植物病害分类使用图像数据和神经网络对植物病害进行分类的存储库包含用于训练几个深度卷积神经网络（CNN）的代码及相关分析，以识别14种作物物种和26种疾病。模型利用在受控条件下收集并由PlantVillage项目提供的54306张患病和健康植物叶片图像的数据集进行了训练。评估了三种不同的方法来提高Mohanty等人报告的基线准确性。“转移学习”、“单图像超分辨率”以及“层次结构超类学习”，这三种研究的方法都专注于数据集或特定于该问题的独特组件。项目组织如下： ├── LICENSE ├── Makefile <- 包含如`make data` 或 `make train`等命令的Makefile

神经网络迭代次数选择-input.xls

优质

该文档《神经网络迭代次数选择-input.xls》提供了关于如何优化神经网络训练过程中迭代次数选择的数据和输入分析，旨在帮助研究者提升模型性能。神经网络迭代次数的选取依据是什么？

Matlab中的BP神经网络程序代码；图像分割技术与BP神经网络的应用

优质

本项目涉及在MATLAB环境中编写BP（反向传播）神经网络程序，并探讨其在图像分割领域的应用。通过优化算法参数，实现高效准确的图像处理功能。 BP神经网络图像分割源代码可供直接下载运行，希望对大家有所帮助。

音频超分辨率：利用神经网络的Audio-Super-Res技术

优质

Audio-Super-Res是一项前沿的技术，它运用先进的神经网络来提升音频质量，将低分辨率音频转换为高保真度的声音体验。该技术在音乐播放、语音通话等领域展现出巨大潜力。使用神经网络的音频超分辨率该存储库实现了以下建议的音频超分辨率模型： - S. Birnbaum, V. Kuleshov, Z. Enam, P. W.. Koh 和 S. Ermon 的 Temporal FiLM: Capturing Long-Range Sequence Dependencies with Feature-Wise Modulations，发表于 NeurIPS 2019。 - V. Kuleshov, Z. Enam 和 S. Ermon 的 Audio Super Resolution Using Neural Networks，发表于 ICLR 2017 (Workshop track)。安装要求该模型在 Python 3.7.10 中实现，并使用了以下其他库： - tensorflow==2.4.1 - keras==2.4.0 - numpy==1.19.5

Python-Grover假新闻的生成与检测利用神经网络技术

优质

本研究运用Python-Grover框架探索假新闻的生成和识别机制，结合深度学习模型，旨在提高对虚假信息的鉴别能力。 Grover是一种基于神经网络的系统，用于生成和检测假新闻。

基于图神经网络的代码漏洞检测技术

优质

本研究提出一种创新性的基于图神经网络的方法来检测代码中的潜在安全漏洞。通过构建程序的控制流图，并利用图神经网络对图结构数据进行深度学习，以识别可能存在的安全性问题。这种方法能够有效提升软件开发的安全性和稳定性。本段落介绍了一种基于图神经网络的代码漏洞检测方法。传统的漏洞检测方案大多依赖于自然语言处理技术，将源代码视为序列样本进行处理，从而忽略了代码中的结构性特征，可能导致某些潜在漏洞被遗漏。相比之下，本研究提出的方法通过利用图神经网络，将源代码转换为图形结构形式，更有效地捕捉到其内在的结构性特点，并因此提升了检测漏洞的准确性。实验结果显示该方法在识别和定位软件缺陷方面表现出色。

采用神经网络技术实现垃圾分类

优质

本项目利用先进的神经网络技术，开发了一套高效的智能垃圾分类系统。该系统能够精准识别各类垃圾，并指导用户进行正确分类，从而提高资源回收利用率和环保效率。本项目使用MATLAB编程，通过颜色直方图、颜色矩和小波变换提取垃圾图像的特征，并采用神经网络方法进行图像分类。此外，该项目还具有美观的GUI界面。