Данный репозиторий содержит код для обучения модели ResNet20 на датасете CIFAR-10, а также реализацию базового метода pruning'а.
Filter-level метод pruning'а из следующих двух шагов:
- Для каждого сверточного слоя кластеризуется набор сверток, его представляющий (тензор весов), при этом кластеризация проводится отдельно для каждого слоя.
- Каждая исходная свертка в определенном слое заменяется на центроид кластера, к которому она была отнесена на шаге 1.
Код реализации моделей и вспомогательных методов находится в файлах resnet.py
, prune_model.py
и train_utils.py
, pruning_utils.py
соответственно.
Результаты обучения модели и экспериментов с методом pruning'а находятся в файле Pruning.ipynb
.