【文件属性】：
文件名称：neuron-merging:神经元合并
文件大小：90MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-24 00:01:09
Python
神经元合并：补偿修剪的神经元
在第34届神经信息处理系统会议（NeurIPS 2020）上接受的神经元合并的Pytorch实现：补偿修剪的神经元。
要求
要安装要求：
conda env create -f ./environment.yml
Python环境和主要库：
python 3.8
pytorch 1.5.0
scikit学习0.22.1
火炬视觉0.6.0
LeNet-300-100
要在FashionMNIST上测试LeNet-300-100模型，请运行：
bash scripts/LeNet_300_100_FashionMNIST.sh -t [model type] -c [criterion] -r [pruning ratio]
您可以为此脚本使用三个参数：
型号类型：原装| 西梅| 合并
修剪标准：l1-范数| l2-范数| l2-GM
修剪
【文件预览】：
neuron-merging-main
----asset()
--------figure1_1.png(419KB)
----models()
--------VGG.py(3KB)
--------ResNet.py(7KB)
--------__init__.py(111B)
--------LeNet_300_100.py(749B)
--------WideResNet.py(5KB)
----scripts()
--------ResNet56_CIFAR10.sh(2KB)
--------WideResNet_40_4_CIFAR10.sh(2KB)
--------VGG16_CIFAR100.sh(1KB)
--------VGG16_CIFAR10.sh(1KB)
--------LeNet_300_100_FashionMNIST.sh(2KB)
--------VGG16_CIFAR100_train.sh(103B)
----saved_models()
--------LeNet_300_100.original.300_100.bias.pth.tar(1.02MB)
--------ResNet.cifar10.original.56.pth.tar(3.34MB)
--------WideResNet.cifar10.original.40_4.pth.tar(34.22MB)
--------VGG.cifar10.original.pth.tar(57.22MB)
----main.py(15KB)
----decompose.py(19KB)
----environment.yml(1KB)
----README.md(3KB)