发表评论取消回复
相关阅读
相关 『论文笔记』模型压缩之HRank:Filter Pruning using High-Rank!
<table> <tbody> <tr> <td><font>模型压缩之HRank:Filter Pruning using High-Rank!</font
相关 Visualizing and Understanding ConvNet论文心得
摘要 这篇文章介绍了一种方法去探究卷积神经网络是如何用中间层的特征用作分类,通过特征层的可视化,有利于我们去修正我们的模型的参数。这篇文章的主要内容是: 1. 通过特
相关 论文品读:Network Trimming: A Data-Driven Neuron Pruning Approach towards Efficient Deep Architectures
[http://cn.arxiv.org/abs/1607.03250][http_cn.arxiv.org_abs_1607.03250] 文章介绍了一种新的评价参数是否需
相关 论文品读:Pruning filters for effecient convnets
[https://arxiv.org/abs/1608.08710][https_arxiv.org_abs_1608.08710] 本文提出了一种基于L1的通道裁剪的方法,
相关 《Pruning Filters for Efficient Convnets》论文笔记
1. 概述 CNN网络经被在众多方面展现了其成功,但是随之而来的是巨大的计算量与参数存储空间。这篇论文中给出一种剪除卷积滤波器的方法(确实会影响精度),但是移除这些滤波器
相关 论文品读:Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference
模型裁剪系列相关论文品读博客: 1.论文品读:Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Ne
相关 《Soft Filter Pruning for Accelerating Deep Convolutional Neural Networks》论文笔记
1. 概述 这篇文章中给出了一种叫作SFP(Soft Filter Pruning),它具有如下两点优点: 1)Larger model capacity。相比直接剪
相关 《Building Efficient ConvNets using Redundant Feature Pruning》论文笔记
1. 概述 一般在做模型的时候开始最关心的是模型的性能,也就是模型的精度,我们可以增加网络的宽度与深度,来不断增加模型的表达能力。在精度达标之后,网络也变地很臃肿了,其实
相关 《Learning to Prune Filters in Convolutional Neural Networks》论文笔记
1. 概述 这篇文章提出了一种“try-and-learn”的算法去训练pruning agent,并用它使用数据驱动的方式去移除CNN网络中多余的filters。借助新
相关 论文品读:Stability Based Filter Pruning for Accelerating Deep CNNs
2018年的论文,提出了一种新的评价卷积核重要程度的方式。 主要思想是比较改变损失函数前后训练得到的两套参数,如果某个位置的参数改变的幅度大,就认为该参数是敏感的不稳定的,那
还没有评论,来说两句吧...