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高效保留模型准确性的自动神经网络剪枝
本文提出一种自动修剪方法来减少神经网络中的 FLOPs，该方法通过引入可训练瓶颈来学习哪些神经元需要被保留以保持模型准确性，实验证明，该方法可以在保持模型准确性的前提下显著减少模型的 FLOPs。
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3 years ago
用于卷积神经网络的在线过滤聚类和修剪
本文提出了一种基于聚类的卷积核剪枝方法，通过在线将卷积核聚类并比较相似的卷积核，可以安全地剪掉同类的冗余卷积核，实现深度神经网络的加速，实验表明该方法在 CIFAR10 与 CIFAR100 数据集上具有竞争性的性能。
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5 years ago
深度卷积神经网络的可塑性：从随机修剪中恢复
本文研究深度卷积神经网络滤波器修剪方法，通过检验实验证明，我们使用随机滤波器修剪策略能够获得接近最先进修剪方法的性能，同时在图像分类和目标检测中均能实现显著的加速。
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6 years ago
NIPS
通过压缩解释卷积神经网络
本文探讨了压缩和特别是修剪滤波器在解释卷积神经网络中的作用，并通过 CAR 压缩算法，演示了修剪具有视觉冗余模式选择性的滤波器的可解释性。作者比较了 AlexNet 的前 20 个 CAR 修剪滤波器的颜色选择性和形状选择性，并引入了一个量
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7 years ago
卷积神经网络的结构压缩
本文介绍了一种基于剪枝策略的 CNN 结构压缩方法 CAR。CAR 通过去除对分类精度影响最小的滤波器实现了近似原始分类精度的同时，保留了原始网络中有代表性的滤波器。压缩后的网络更容易理解，因为具有更少的滤波器数目。此外，作者还提出了一种变
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7 years ago
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