<strong>我的问题背景：</strong>
我正在使用mt随机森林回归器中scikit-learn的GridSearchCV执行超参数调整
我正在进行神经网络修剪，并且在训练期间我必须根据口罩冻结体重。
令人惊讶的是（或不...），
基于rpart文档，给我的印象是，如果我打电话给
<pre><code>rpart(y ~ X1 + X2, control=rpart.control(cp=0.05))
</code><
我正在尝试根据比样本量和成本复杂度的内置修剪标准更为复杂的某种条件发布决策树。需要最小的样
我的应用程序使用带有iCloud的CoreData作为后端。多个设备可以访问i <code>.public</code>数据库。<br/>
使用<code
我正在训练一个像往常一样初始化的简单pytorch模型：
<pre><code> model = nn.Sequential(
nn.Li
使用printcp时，输出类似于以下内容（这只是一部分）：
<pre><code> CP nsplit rel error xerror
我是python的新手，我试图对一组值执行alpha-beta修剪，我的输出应该是从树中修剪的值，这是输出返回根
我的Prune代码如下所示，运行此代码后，我将得到一个名为“ pruned_model.pth”的文件。
<pre><code>import to
嗨，有没有办法修剪冻结或已保存模型格式的对象检测模型？我从TensorFlow动物园中获取了预训练的模型
在Pytorch中修剪模型后，保存的模型同时包含修剪的权重和weight_orig。这将导致修剪的模型大小大于未修
我有一个模型，其中包含很多参数，有些似乎接近于0，这不是必需的。
我想减少Keras / tf1.x模型中
我正在评估国际象棋位置，实施并不真正相关。我插入了打印检查以查看我可以修剪多少条路径，但没
我正在尝试通过全局修剪来修剪我的深度学习模型。原始 UnPruned 模型大约为 77.5 MB。但是修剪后，当我
我正在尝试在 tensorflow 中修剪模型，但遇到了一个我不知道如何解决的错误。错误是 <code>ValueError: Please
我在修剪模型时遇到了一个库 TensorFlow 模型优化，所以最初，我们有
<a href="https://i.stack.imgur.com/Ovnhq.png"
我正在使用 Optuna 2.5 在 tf.keras CNN 模型上优化几个超参数。我想使用修剪，以便优化跳过超参数空间中不
有没有办法使用 CatBoost 和 Optuna 进行修剪（在 LightGBM 中很容易，但在 Catboost 中我找不到任何提示）。
我有一个要修剪的基线 TF 功能模型。我已尝试按照文档中的代码进行操作，但压缩剪枝模型的大小与压
我正在尝试使用 kerassurgeon 移除一层，但是我面临的问题是我尝试了不同的方法，但都没有奏效。
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