摘要：
该论文在进行神经网络的结构搜索时只考虑优化每层的输出通道数。在每次更新完网络权重后计算网络的宽度编码（长度为L），第i位表示第i层保留的通道数。为了不让网络过小，将寻找满足模型约束的最大w,w用于控制模型通道的缩放。具体算法如下： 模型的结构图： 阅读全文
posted @ 2023-03-14 16:11
老舍长
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摘要：
该论文在movement pruning的基础上进行块内修剪，其将模型的权重矩阵和注意力权重参数进行分块，评价每个块内的重要性分数，然后在反向传播的过程中更新块内的权重和该块的重要分数。 该论文为hugging face发表。 开源代码：https://github.com/huggingface/ 阅读全文
posted @ 2023-03-14 10:38
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摘要：
论文提出里一种movement pruning,该方法将在训练的过程中同时更新模型权重和权重的重要分数，同时提出里两种修剪版本：硬和软。硬剪枝直接取前v%的权重，软剪枝则设定一个分数阈值，权重分数超过该阈值则选择保留。反向传播时，权重分数的梯度计算如下。 L为损失函数，S为分数，W为权重，其中，M是 阅读全文
posted @ 2023-03-14 09:20
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