Accuracy drop after simplify
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
調査の方向性
外部リンクされた再現手順と、報告されている ResNet18/CIFAR10 ワークフローから始めます。これには global_unstructured pruning、layer4.1.Conv1、Simplify が含まれます。報告されている 3 段階の精度を比較し、Simplify のエントリーポイントを調べます。精度の変化を説明するか、再現可能な修正を特定できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi guys, thank you for your library. It is quite cool.
However, I have met a problem when I try to use Simplify with Resnet18 on CIFAR10 dataset. I have used global_unstructured pruning in Pytorch and the sparsity was set to 0.875. Then I have transfer the weights of a list of neurons in layer4.1.Conv1 (Penultimate layer) to zero. In the next, I implemented the Simplify. The test_acc after “pruning” is 92.6%, after “pruning + transfer neurons’ weight to 0” is 92.24%, after “pruning + transfer neurons’ weight to 0 + simplify” is 92.21%.
I think there was supposed to be no test_acc decrease after the Simplify process. Could you please help me understand what happens here? I hope I have described my problem well.
If you want to reproduce, here is the link of my code and required files.
https://partage.imt.fr/index.php/s/9jemn7WfkBWS5tx
- 主要言語
- Python
- スター
- 36
- フォーク
- 3
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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