文件名称:
nn_pruning:在微调或训练时修剪模型-源码
开发工具:
文件大小: 6mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-20
详细说明：神经网络块运动修剪
该站点的交互式版本可。
被证明是一种非结构化的修剪网络的非常有效的方法。可以达到很高的稀疏度，而精度损失最小。由此产生的稀疏网络可以进行大量压缩，从而节省服务器或设备上的大量永久存储空间以及带宽，这是边缘设备的重要优势。但是，具有非结构化稀疏性的有效推断是困难的。为了使用当今硬件的内在并行特性，必须具有某种程度的结构。块运动修剪工作扩展了原始方法，并探讨了运动修剪的半结构化和结构化变体。您可以在这些了解有关块稀疏性及其对性能的重要性的更多信息。
如何使用
文档在。
结果
小队V1
实验首先在SQuAD v1上完成。
测试了两个网络：基于BERT的网络和基于BERT的大型网络。
获得了非常显着的加速，但精度下降有限。
这是通过不同的变体方法变体获得的网络的选择。
表格中添加了原始的“大”和“基本”微调模型，以进行比较。
“ BERT版本”列显示修剪了哪个基本网络。参数计
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