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slimmable neural networks
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关键词检测的小型可压缩网络
本文介绍了应用于小尺寸关键词检测问题的可调整神经网络。我们展示了可调整神经网络如何允许我们从卷积神经网络和 Transformer 创建超网络，从中可以提取不同尺寸的子网络。我们在本文中展示了这些模型的实用性，并重点关注设备上的用例，将自己
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a year ago
CVPR
可压缩领域自适应
本文提出一种简单的框架，即 Slimmable Domain Adaptation，借助权重共享模型库来改善跨域通用性，并通过 Stochastic EnsEmble Distillation 方法从中提取模型间的互补知识进行模型库中众多模
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2 years ago
SlimFL：基于可减缩神经网络超定编码的联邦学习
本文提出了一种新的基于 slimmable 神经网络的联邦学习框架（SlimFL），通过同时利用超级编码（SC）进行全局模型聚合和超级训练（ST）进行本地模型更新来交换多种宽度配置的超级位置解码，从而实现在通信效率和能量效率方面都较好并且能
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2 years ago
ICML
Joslim: 用于可变宽度神经网络的联合宽度和权重优化
提出了一种通用框架来在宽度配置和权重优化方面实现可配宽度网络的联合优化，并引入了一种名为 Joslim 的算法，该算法在各种网络、数据集和目标优化中均优于现有方法，最大化提高了各种配置下的效率和准确率。
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4 years ago
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