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May, 2017
深度学习的贝叶斯压缩
Bayesian Compression for Deep Learning
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Christos Louizos, Karen Ullrich, Max Welling
TL;DR
本研究通过采用贝叶斯视角，使用稀疏感知先验来修剪网络，使用Hierarchical priors修剪节点并使用后验不确定性确定编码权重的最优固定点精度，使得压缩率达到了最佳水平，并且仍然具有与优化速度或能量效率的方法相竞争的性能。
Abstract
compression
and
computational efficiency
in
deep learning
have become a problem of great significance. In this work, we argue that the mos
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