pruning framework | BriefGPT

关键词pruning framework

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CRISP: 类间模型修剪的混合结构稀疏化
该研究提出了一种名为 CRISP 的修剪框架，利用混合结构稀疏模式，结合精细的 N:M 结构稀疏和粗粒度的块状稀疏，通过基于梯度的类感知显著性分数指导修剪策略，以实现对用户特定类别至关重要的权重保留，从而在 ImageNet 和 CIFAR
PDF7 months ago
All-in-One: 面向边缘设备的高度代表性 DNN 剪枝框架，具备动态电源管理功能
在边缘设备中部署深度神经网络时，我们提出了一种全新的剪枝框架，名为 All-in-One，以应对动态功率管理带来的不稳定的推理速度性能，通过重新配置具有各种修剪比例的模型，以适应特定的执行频率和电压，使推理速度保持尽可能稳定。
PDF2 years ago
通过二步剪枝改进深度学习设备 - 边缘合作推理
本文提出了一种高效、灵活的 DNN 分区方法，通过迭代删除不重要的卷积层过滤器进行剪枝，从而减少移动设备的无线传输负担或总计算负担，并能够自动选择满足各种延迟和准确性要求的修剪过的模型。实验表明，与未剪枝的原始 DNN 模型相比，该框架在传
PDF5 years ago
AAAI如何紧凑？通过逐层修剪评估表示的紧凑性
本文提出了一种基于修剪框架的深度神经网络压缩方法，实现了自动确定各个层稀疏度的功能，并通过在两种 DNN 架构上进行图像分类任务的实验验证了该方法的有效性。
PDF5 years ago