前言 模型剪枝(Model Pruning)是一种用于减少神经网络模型尺寸和计算复杂度的技术。通过剪枝,可以去除模型中冗余的参数和连接,从而减小模型的存储需求和推理时间,同时保持模型的性能。 模型剪枝的一般步骤: 训练初始模型:训练一个初始的神经网络模型 评估参数重要性:计算每个参数的重要性指标来评估参数的贡献程度 剪枝冗余参数:根据阈值将参数置零,或者直接将对应的连接删除,从而
A Time Series is Worth 64 Words(PatchTST模型)代码解析 前言 A Time Series is Worth 64 Words论文下载地址,Github项目地址,论文解读系列 本文针对PatchTST模型参数与模型架构开源代码进行讲解,本人水平有限,若出现解读错误,欢迎指出 开源代码中分别实现了监督学习(PatchTST_supervised)与自
减轻时间序列预测中分布偏移模块Dish-TS(使用示例) 前言 前面我解读了论文:减轻时间序列预测中分布偏移的一般范式Dish - TS,论文解读系列,论文地址,GitHub项目地址 由于该模块可以与任何时间序列预测的深度模型结合,并且取得了比ReVIN更好的效果,这里我根据示例演示该模块的使用方法。 Dish - TS模块 import torch import torc
摘要 时间序列预测中的分布偏移(TSF)指的是序列分布随时间发生变化,这很大程度上阻碍了TSF模型的性能。现有针对时间序列中分布偏移的研究主要限于分布的量化,更重要的是忽略了回视窗口和预测窗口(horizon windows)之间的潜在偏移。为了解决上述问题,我们系统地将TSF中的分布偏移总结为两类。将回视窗口视为输入空间,将预测窗口视为输出空间,存在(1)内部空间偏移,即输入空间内的分布随时间
前言 代码来自哔哩哔哩博主deep_thoughts,视频地址,该博主对深度学习框架方面讲的非常详细,推荐大家也去看看原视频,不管是否已经非常熟练,我相信都能有很大收获。 论文An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale,下载地址。开源项目地址 本文不对开源项目中代码进行解析,仅使用p
前言 神经架构搜索(NAS):自动化设计高性能深度神经网络架构的技术 神经架构搜索任务主要有三个关键组成部分,即: 模型搜索空间,定义了一个要探索的模型的集合 一个合适的策略作为探索这个模型空间的方法 一个模型评估器,用于为搜索空间中每个模型评估性能 本文将演示如何在DARTS中提出的著名模型空间中进行搜索。 最后,我们在 CIFAR-10 数据集上得到了一个性能强大
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