本研究提出一种新算法 —— 层补偿剪枝，采用元学习来确定更优的解决方案，成功将网络剪枝后的准确度降低到 0.7%，且由 1 小时缩短至 7 分钟的元学习时间可以节省大量资源和时间成本。

Oct, 2018

通过共同修剪卷积层和激活函数来提高卷积神经网络的效率，并实现所需的推理加速度，同时尽量减少性能损失。

Jun, 2024

本文提出了一种基于滤波器减少方法的 CNNs 加速方法，它不依赖稀疏卷积库，通过移除对输出准确性影响较小的整个滤波器及其连接的特征图，大大降低了计算成本，在 CIFAR10 数据集上可以使 VGG-16 推理时间减少 34%、ResNet-110 推理时间减少 38%，并且通过重新训练网络可以接近原始准确性。

Aug, 2016

我们提出了一种在神经网络早期训练阶段识别和消除不相关层的算法。与权重或滤波器层剪枝相比，层剪枝能够减少神经网络中更难并行计算的顺序计算。我们采用了一种结构，在非线性网络部分周围使用剩余连接，使非线性部分进行剪枝后仍然能够在网络中传递信息。我们的方法基于变分推断原理，在神经网络权重上使用高斯规模混合先验，从而在训练和推理过程中实现大幅成本节省。该算法在 MNIST、CIFAR-10 和 ImageNet 数据集以及常见的 LeNet、VGG16 和 ResNet 架构上进行了评估，模拟实验结果表明，由于并行训练和剪枝，我们的方法在层剪枝方面以较低的计算成本实现了最先进的性能。

Jun, 2024

该论文提出了基于剪枝算法的神经网络优化方法，能够在不影响网络准确率的情况下减轻计算和内存开销，实现较高的参数压缩比。

Jul, 2016

在嵌入式环境中，卷积神经网络因其过多的权重存储和算术运算而未能得到广泛应用，为解决这一问题，本文提出了一种新的修剪方案，以反映加速器架构，通过此方案，性能得到了大幅提升，并成功应用于 AlexNet，VGG16，ResNet，MobileNet 等多种网络模型。

Apr, 2018

该研究系统地调查和表征神经网络剪枝在计算机视觉中引起偏差的现象，提出基于未压缩模型的易于使用的标准，以确定裁剪是否会增加偏差，并确定在压缩后最容易受到偏差预测影响的样本。

Apr, 2023

本文提出一种基于梯度流的模型修剪方法，综合考虑 BN 和 ReLU 层后的卷积操作对整个特征映射的影响，采用 BN 层中的一阶泰勒多项式标识神经元的重要程度，该方法在图像分类和去噪任务上取得了良好的性能表现。

Oct, 2021

我们提出了一种新颖的层自适应权重剪枝方法，通过优化输出失真最小化并同时遵守目标剪枝比例约束，实现了对深度神经网络 (DNNs) 的优化。我们发现和利用了多个层的权重剪枝导致的输出失真具有非常重要的可加性特性，并基于此特性将剪枝问题建模为一个组合优化问题，并通过动态规划高效解决。我们用子问题分解的方式使问题具有线性时间复杂度，从而使我们的优化算法快速且适用于 CPU 运行。在 ImageNet 和 CIFAR-10 数据集上的广泛实验证明了我们方法的优越性。在 CIFAR-10 上，我们的方法在 ResNet-32、VGG-16 和 DenseNet-121 的 top-1 准确率方面分别超过了其他方法 1.0%、0.5% 和 0.7%。在 ImageNet 上，我们的方法分别比其他方法提高了 VGG-16 和 ResNet-50 的 top-1 准确率高达 4.7% 和 4.6%。这些结果突出了我们的方法通过层自适应权重剪枝来提升 DNN 性能的效果和实用性。代码将在此 https URL 上提供。

Aug, 2023

本文提出了一种新的神经元修剪框架 —— 分层分解重构框架（LDRF），它能够在嵌入空间中恢复每一层的输出信息，并传播至后续被修剪的层，保留有用信息，相比现有方法在 ILSVRC-12 基准测试中能够实现 5.13-3 倍的速度提升，并且只有 0.5％和 0.65％的 top-5 准确性下降。

Dec, 2018