文件名称:
NTHU_LAB-Model-Compression-MESA-2-源码
开发工具:
文件大小: 29kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-20
详细说明：NTHU_LAB-模型压缩-MESA-2
流程概述
初始火车
一般的训练
修剪
采用规范碱基方法对卷积层每一层中的过滤器进行裁剪。以Alexnet为例，有5层卷积层，参考与的做法，对每一层过滤的裁剪率分别为0.16, 0.62, 0.65, 0.63, 0.63 。
修剪再培训
几乎几乎一般的训练，差异在
将被prune掉的nodes的gradient为0，确保他们不被更新
除了原本对label的loss，加入==卷积层loss ==：
量化
参考 ，对每一层卷积层进行量化
for layer in conv_layers:
1. 將沒被 prune 掉的 filters weights 展開成一維 flat_arr
2. 利用 Kmean 對 flat_arr 分成 32 (5 bits) 類
3. 將原本 layer 中被歸為同一類的，替換成該類的centroi
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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