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Jul, 2020
通过结构化连续稀疏化增加深度网络的效率
Growing Efficient Deep Networks by Structured Continuous Sparsification
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Xin Yuan, Pedro Savarese, Michael Maire
TL;DR
本文提出了一种基于准确性和稀疏性目标的深层网络动态构建算法，与传统的剪枝方法不同，本方法采用渐进式连续松弛和网络优化，然后采样稀疏子网络，使得训练出来的深层网络更加高效。实验结果证明，采用本算法训练的网络比其他竞争的剪枝方法更加精确且规模更小。
Abstract
We develop an approach to
training
deep networks
while dynamically adjusting their
architecture
, driven by a principled combination of acc
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