基于Shapley值的神经网络剪枝
统计方法学
2025-01-09 v1 计量经济学
应用统计
统计计算
摘要
神经网络剪枝是一个丰富多样的领域，包含各种方法。本文提出将现有剪枝概念（如留一删一剪枝和 oracle 剪枝）联系起来，发展为一个更通用的基于Shapley值框架，旨加压缩卷积神经网络。为便于实际应用Shapley值，本文提供了Shapley值的近似方法，并就神经网络压缩的成本效益进行比较分析。所提出的排名方法针对一个新基准——基于 oracle 子集构建的 Oracle 排名——进行了评估。广泛的实验表明，所提出的规范性排名及其近似方法在实际操作中取得了优异的网络压缩效果，实现了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2407.15874,
title = {Spatially-clustered spatial autoregressive models with application to agricultural market concentration in Europe},
author = {Roy Cerqueti and Paolo Maranzano and Raffaele Mattera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.15874},
year = {2025}
}