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2020年5月25日
模型压缩之Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
摘要: 1. 摘要 在许多现实应用中,深度神经网络的部署由于其高额的计算成本变得很困难。在这篇论文中,我们提出了一种新颖的CNNs学习方案,它同时满足: 减小模型大小; 减少运行时的内存占用; 在不影响精度的同时,降低计算操作数; 利用通道稀疏化这样一个简单但却有效的方法,上面的条件很容易获得。不同于许多已
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posted @ 2020-05-25 20:27 程序员-图哥
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