Decay Pruning Method: Smooth Pruning With a Self-Rectifying Procedure
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Yang, Minghao, Gao, Linlin, Li, Pengyuan, Li, Wenbo, Dong, Yihong, Cui, Zhiying |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Reassessing Layer Pruning in LLMs: New Insights and Methods
von: Lu, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lu, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LoRAPrune: Structured Pruning Meets Low-Rank Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Zhang, Mingyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Mingyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Batch Loss Score for Dynamic Data Pruning
von: Zhou, Qing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhou, Qing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Pruning By Explaining Revisited: Optimizing Attribution Methods to Prune CNNs and Transformers
von: Hatefi, Sayed Mohammad Vakilzadeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hatefi, Sayed Mohammad Vakilzadeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarial Pruning: A Survey and Benchmark of Pruning Methods for Adversarial Robustness
von: Piras, Giorgio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Piras, Giorgio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Shapley Pruning for Neural Network Compression
von: Adamczewski, Kamil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Adamczewski, Kamil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pruning Self-attentions into Convolutional Layers in Single Path
von: He, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: He, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Hierarchical Safety Realignment: Lightweight Restoration of Safety in Pruned Large Vision-Language Models
von: Li, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ICE-Pruning: An Iterative Cost-Efficient Pruning Pipeline for Deep Neural Networks
von: Hu, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hu, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PruneFuse: Efficient Data Selection via Weight Pruning and Network Fusion
von: Kousar, Humaira, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kousar, Humaira, et al.
Veröffentlicht: (2026)
ConceptPrune: Concept Editing in Diffusion Models via Skilled Neuron Pruning
von: Chavhan, Ruchika, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chavhan, Ruchika, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Is Complexity Required for Neural Network Pruning? A Case Study on Global Magnitude Pruning
von: Gupta, Manas, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Gupta, Manas, et al.
Veröffentlicht: (2022)
SGLP: A Similarity Guided Fast Layer Partition Pruning for Compressing Large Deep Models
von: Li, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Large-scale Dataset Pruning with Dynamic Uncertainty
von: He, Muyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: He, Muyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Growing Networks with Autonomous Pruning
von: De Lambilly, Charles, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: De Lambilly, Charles, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Is Oracle Pruning the True Oracle?
von: Feng, Sicheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Feng, Sicheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Distilling the Knowledge in Data Pruning
von: Ben-Baruch, Emanuel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ben-Baruch, Emanuel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Training-Free Dataset Pruning for Instance Segmentation
von: Dai, Yalun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dai, Yalun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Physics Inspired Criterion for Pruning-Quantization Joint Learning
von: Xie, Weiying, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xie, Weiying, et al.
Veröffentlicht: (2023)
EPSD: Early Pruning with Self-Distillation for Efficient Model Compression
von: Chen, Dong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Dong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Fine-Tuning and Concept Suppression for Pruned Diffusion Models
von: Shirkavand, Reza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shirkavand, Reza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Rényi Attention Entropy for Patch Pruning
von: Aizawa, Hiroaki, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Aizawa, Hiroaki, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Pruning at Initialization -- A Sketching Perspective
von: Bar, Noga, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bar, Noga, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Exploring 3D Dataset Pruning
von: Zhao, Xiaohan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhao, Xiaohan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Data Pruning in Generative Diffusion Models
von: Briq, Rania, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Briq, Rania, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Auto-Train-Once: Controller Network Guided Automatic Network Pruning from Scratch
von: Wu, Xidong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Xidong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multimodal Machine Translation with Visual Scene Graph Pruning
von: Lu, Chenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Chenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data-independent Module-aware Pruning for Hierarchical Vision Transformers
von: He, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multimodal-Guided Dynamic Dataset Pruning for Robust and Efficient Data-Centric Learning
von: Yang, Suorong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Suorong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Rethinking Pruning for Vision-Language Models: Strategies for Effective Sparsity and Performance Restoration
von: He, Shwai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Shwai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AdapMTL: Adaptive Pruning Framework for Multitask Learning Model
von: Xiang, Mingcan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xiang, Mingcan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Training-Free Restoration of Pruned Neural Networks
von: Lee, Keonho, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lee, Keonho, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Meta-Pruning via Optimal Transport
von: Theus, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Theus, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Investigating the Effect of Network Pruning on Performance and Interpretability
von: von Rad, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: von Rad, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DRoP: Distributionally Robust Data Pruning
von: Vysogorets, Artem, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Vysogorets, Artem, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Vision-Language Reasoning via Adaptive Token Pruning
von: Li, Xue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Xue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AutoDFP: Automatic Data-Free Pruning via Channel Similarity Reconstruction
von: Li, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Not All Prompts Are Made Equal: Prompt-based Pruning of Text-to-Image Diffusion Models
von: Ganjdanesh, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ganjdanesh, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CORP: Closed-Form One-shot Representation-Preserving Structured Pruning for Transformers
von: Zhang, Boxiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Boxiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Subspace Node Pruning
von: Offergeld, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Offergeld, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Reassessing Layer Pruning in LLMs: New Insights and Methods
von: Lu, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
LoRAPrune: Structured Pruning Meets Low-Rank Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Zhang, Mingyang, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Batch Loss Score for Dynamic Data Pruning
von: Zhou, Qing, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Pruning By Explaining Revisited: Optimizing Attribution Methods to Prune CNNs and Transformers
von: Hatefi, Sayed Mohammad Vakilzadeh, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Adversarial Pruning: A Survey and Benchmark of Pruning Methods for Adversarial Robustness
von: Piras, Giorgio, et al.
Veröffentlicht: (2024)