Jul, 2017
用于加速非常深的神经网络的通道修剪
Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks
TL;DR本文提出了一种新的通道剪枝方法，能够加速非常深的卷积神经网络，通过基于LASSO回归的通道选择和最小二乘重构的迭代两步算法有效地修剪每一层，进一步推广到多层和多分支情况，剪枝后的VGG-16实现了5倍速度提升和仅0.3％误差增加的最新成果，更重要的是，本方法能够加速现代网络，例如ResNet，Xception，分别在2倍加速下只有1.4％，1.0％的准确度损失，代码已公开出售。