与传统方法相比，DGMR的显著优势在于无需额外的梯度计算或迭代式剪枝-微调流程，从而大幅提升了算法效率。在剪枝完成后，方法采用知识蒸馏技术协助缩减后的模型恢复原始性能，其中原始模型作为教师模型，剪枝模型作为学生模型进行学习。

和多头自注意力模块的剪枝不同的是，此处使用了迭代式剪枝法，即在模型基于动态蒸馏的再训练过程中，每2000步分别使用 pruner 对前馈神经网络和 ...

评估剪枝后的模型和未剪枝后的模型的均值漂移分类准确度样本之间的差异是否“真实”，可以认为是确定两个数据样本是否来自相同的基本分布 ...

剪枝使模型变得更小、更精简，可以通过删除层（深度剪枝）或删除神经元和注意力头以及嵌入通道（宽度剪枝）来实现。 剪枝通常伴随着一定程度 ...

不过 Channel 级的剪枝更适用于各种硬件，我们不需要为它准备特殊的硬件架构。 在第二篇 ECC 中，研究者通过双线性模型和构造的数据集对稀疏性和 ...

后剪枝是人们普遍关注的决策树剪枝策略，与预剪枝恰好相反，后剪枝的执行步骤是先构造完成完整的决策树，再通过某些条件遍历树进行剪枝，其 ...

剪枝就是一种推理方法，它可以有效地获得更小的模型、更高效的内存、更高效的功率和更快的推理，同时在精度上损失较小，其他类似的技术还有 ...

针对现有滤波器剪枝方法依赖预设层间剪枝比例或计算成本高昂的问题，研究人员提出最大冗余剪枝(MRP)方法，通过社区检测冗余度量(RMCD)和结构冗余剪枝(SRP)实现自适应压缩。实验表明，该方法在CIFAR-10数据集上使ResNet-110模型 ...

传统剪枝方法往往依赖人工设定层间剪枝比例，或通过特征图评估滤波器重要性，这些方法不仅耗时耗力，还可能破坏网络的多维结构信息。 更关键的是，现有自动化剪枝方案如强化学习(RL)或神经架构搜索(NAS)需要代理数据集或校准阶段，导致计算成本居高不下。

接下来就可以使用正常的滤波器剪枝方法对其进行裁剪（如图中④）。 该方法的创新点包括： （1） 提出滤波器除了参数属性外，还存在形状属性 ...

随着网络剪枝技术的不断成熟，未来将有更多行业受益于这一创新技术的应用。大华股份的这一专利不仅提升了自身在行业中的竞争力，也为整个AI生态系统的优化提供了新的思路。我们期待在不久的将来，看到更多基于这一技术的实际应用案例，推动AI技术的进一步发展与普及。