Subspace Node Pruning无重训练剪枝方法发布
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Subspace Node Pruning无重训练剪枝方法发布
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AI 综述
Joshua Offergeld等人提出Subspace Node Pruning (SNP)方法，通过基变换与正交化解耦重要性度量，实现无重训练的多节点剪枝。 在视觉模型上，SNP在ImageNet数据集的VGG-16和ResNet-50上超越对比基线。 在语言模型上，SNP在OPT-125M和LLaMA-2 7B上，于40-shot设置下匹配LLM Surgeon，且在使用更少shots时表现更优，全程无需剪枝后重训练。
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最新进展11月4日 13:00
Subspace Node Pruning：一种基于重要性解耦的无重训练节点剪枝方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- arXiv · MLSubspace Node Pruning：一种基于重要性解耦的无重训练节点剪枝方法
Subspace Node Pruning 提出通过基变换与正交化解耦重要性度量，实现无重训练的多节点剪枝。该方法在 ImageNet 的 VGG-16 和 ResNet-50 上超越基线，并在 OPT-125M 和 LLaMA-2 7B 上，于 40-shot 下匹配 LLM Surgeon，fewer shots 时表现更优。
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