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稀疏训练是通过在损失loss中增加BN的 γ \gamma γ 参数的L1正则，从而让绝大多数通道对应的 γ \gamma γ值趋近与0, 从而使得模型达到稀疏化的效果:文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-665867.html
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模型部署优化这个方向其实比较宽泛。从模型完成训练，到最终将模型部署到实际硬件上，整个流程中会涉及到很多不同层面的工作，每一个环节对技术点的要求也不尽相同。但本质的工作无疑是通过减小模型大小，提高推理速度等，使得模型能够成功部署在各个硬
在目标检测任务中，我们常用的评价指标一般有两种，一种是使用Pascal VOC的评价指标，一种是更加严格的COCO评价指标，一般后者会更常用点。 如何判断一个检测结果是否正确。目前最常用的方式就是去计算检测框与真实框的IOU，然后 根据IOU去判别两个框是否匹配 。 常见指
作者：禅与计算机程序设计艺术 8.1.1 背景介绍 随着深度学习技术的不断发展，人工智能模型的规模越来越庞大。然而，这也带来了新的问题：大模型需要更多的计算资源和存储空间，同时在移动设备上运行效率较低。因此，模型压缩与加速成为了当前研究的热点。 8.1.2 核心
现在，您已经了解了如何调整和对齐大型语言模型以适应您的任务，让我们讨论一下将模型集成到应用程序中需要考虑的事项。 在这个阶段有许多重要的问题需要问。第一组问题与您的LLM在部署中的功能有关。您需要模型生成完成的速度有多快？您有多少计算预算可用？您是
今天有点时间就想着之前遗留的一个问题正好拿过来做一下看看，主要的目的就是想要对训练好的目标检测模型进行剪枝处理，这里就以茶叶嫩芽检测数据场景为例了，在我前面的博文中已经有过相关的实践介绍了，感兴趣的话可以自行移步阅读即可： 《融合CBAM注意力机制
这里主要是前一篇博文的后续内容，简单回顾一下：本文选取了n/s/m三款不同量级的模型来依次构建训练模型，所有的参数保持同样的设置，之后探索在不同剪枝处理操作下的性能影响。 在上一篇博文中保持30的剪枝程度得到的效果还是比较理想的。这里进行的是分别进行6
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本篇博文所用代码为开源项目修改得到，且不适合基础太差的同学。 本篇文章主要讲解代码的使用方式，手把手带你实现YOLOv5模型剪枝操作。 0. 环境准备 终端键入：
对模型进行剪枝，我们只对有参数的层进行剪枝，我们基于BatchNorm2d对通道重要度 γ gamma γ 参数进行稀释训练。对BatchNorm2d及它的前后层也需要进行剪枝。主要针对有参数的层： Conv2d 、 BatchNorm2d 、 Linear 。但是我们不会对Pool2d 层进行剪枝，因为Pool2d只用来做下采样，没有可
