1樓：林大佬
結構化prune和非結構化Prune的差別就如同他們被稱作的那樣, 我們都知道他們是在做什麼, 但其實鮮有人真正告訴我們後果是什麼樣的? 對模型的影響是怎麼樣的?
事實上現在很多的prune演算法都是在做結構化, 它的好處也很明顯, 簡單來說有幾點:
它可以得到乙個新的結構;
它和現有的生態可以很好的整合和支援, 我們剪枝的目的是什麼? 是加快網路的速度, 而不是提高精度, 任何網路很難超越它父集的精度, NAS除外,資料集簡單的除外, 非結構化剪枝受限於現有生態的支援, 這部分做的不是很好;
方便部署.
說白了, 樓主所說的, 在結構化的基礎上, 在做非結構化, 我認為可以, 但不一定有必要.
非結構化剪枝更適用於什麼場景呢?
天然適用Sparsity的場合, 比如點雲;.
一些特有的庫可能對這方面支援的比較好, 比如facebook之前開源的SparseConvNet:
facebookresearch/SparseConvNet
事實上很久遠了, 兩年前.
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