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redundant filters
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WHC: 卷积神经网络滤波器裁剪中的加权混合准则
本文提出了一种基于权重的混合准则并解决了基于范数和关系的标准的限制问题，以识别冗余的卷积滤波器并在不引入严重性能降低的情况下进行剪枝，可以在 ImageNet 上对 ResNet-50 进行剪枝，减少了超过 42％的浮点操作而不会损失 to
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a year ago
CVPR
流形正则化动态网络剪枝
本论文提出了一种新的范式，通过将所有实例的流形信息嵌入到裁剪网络的空间中 (称为 ManiDP)，以动态地去除冗余的过滤器以最大化挖掘给定网络架构中的冗余。在几个基准测试中验证了所提出的方法的有效性，在精度和计算成本方面显示出与现有技术方法
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3 years ago
SCOP: 可靠神经网络修剪的科学控制
本文提出了一种可靠的神经网络修剪算法，通过建立科学的对照组来增加结果的可靠性，其中利用 knockoff feature 作为对照组，通过实验证明了该算法在 ResNet-101 模型上的参数减少以及 FLOPs 的削减率，与现有的算法相比
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4 years ago
IJCAI
COP：基于正则化相关滤波器级别修剪的定制化深度模型压缩
该研究提出了一种名为 COP（基于相关性的修剪）的算法来解决神经网络压缩中滤波器无法识别的问题，该算法可以检测冗余过滤器，通过全局标准化使跨层过滤器比较成为可能，并添加参数数量和计算成本规则化条款以便根据用户偏好（更小或者更快）来自定义压缩
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5 years ago
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