Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
【论文翻译】边缘应用中加速卷积神经网络的剪枝算法综述
摘要 随着卷积神经网络 CNN 模型大小的增加 模型压缩和加速技术对于在边缘设备上部署这些模型变得至关重要 在本文中 我们对修剪进行了全面的调查 这是一种主要的压缩策略 可以从CNN模型中删除非关键或冗余的神经元 调查涵盖了修剪的总体动机
剪枝
算法
cnn
剪枝
【论文翻译】【剪枝】Filter Pruning via Geometric Medianfor Deep Convolutional Neural Networks Acceleration
目录 摘要 1 介绍 2 相关工作 3 方法 3 1 前置内容 3 2 基于规范的准则分析 3 3 真实场景中的Norm统计 3 4 通过几何中值进行过滤修剪 3 5 理论和现实加速 3 5 1理论加速 3 5 2 实际加速 4 实验 4
剪枝
剪枝
深度学习
cnn
【论文翻译】【剪枝】Pruning filters for efficient convnets修剪滤波以实现高效卷积网络
摘要 神经网络在各种应用中的成功伴随着计算和参数存储成本的显著增加 最近为减少这些开销所做的努力包括在不损害原始精度的情况下修剪和压缩各个层的权重 然而 基于大小的权重修剪减少了来自全连接层的大量参数 并且由于修剪后的网络中的不规则稀疏性
剪枝
剪枝
人工智能
【论文】AMC:AutoML用于移动设备上的模型压缩和加速
摘要 模型压缩是在计算资源有限且功率预算紧张的移动设备上高效部署神经网络模型的有效技术 传统的模型压缩技术依赖于手工制作的特性 需要领域专家在模型大小 速度和精度之间进行权衡 以探索大的设计空间 这通常是次优和耗时的 在本文中 我们提出了用
剪枝
人工智能
深度学习
网络剪枝(1)
论文名 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 本文主题 Network Slimming 1 剪枝的三种意义 re duce the model
剪枝
剪枝
深度学习
人工智能