ICLRSep, 2018
最小化随机代码学习:从压缩模型参数中获取二进制位
Minimal Random Code Learning: Getting Bits Back from Compressed Model Parameters
Marton Havasi, Robert Peharz, José Miguel Hernández-Lobato
TL;DR本文提出了一种通过使用全变分权重分布进行深度神经网络压缩的方法,能够实现更高的压缩率和更高的测试性能,并在 LeNet-5/MNIST 和 VGG-16/CIFAR-10 基准测试中创造出新的最优结果。