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关键词
budgeted regularized pruning framework
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带有预算感知正则化的神经网络结构剪枝
本研究提出了一种基于预算限制的深度卷积神经网络修剪框架,并利用学习掩码层、创新的预算目标函数以及知识蒸馏等技术进行修剪,实验结果表明,使用我们的方法修剪后的 CNNs 比现有方法更准确、计算更少,同时即使极度剪枝也不影响分类准确度,具有很大
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6 years ago
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