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pruning weights
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ICLR
探索循环神经网络中的稀疏性
该论文提出了一种通过初始训练过程中修剪权重来减少模型参数的技术,以便在减小了模型大小的同时,保留了准确度并显著提高了推理时间,在基准测试中使用该技术可以将模型大小降低 90%,速度提高 2 倍至 7 倍
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7 years ago
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