模型压缩之Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
1. 摘要 在许多现实应用中，深度神经网络的部署由于其高额的计算成本变得很困难。在这篇论文中，我们提出了一种新颖的CNNs学习方案，它同时满足： 减小模型大小； 减少运行时的内存占用； 在不影响精度的同时，降低计算操作数； 利用通道稀疏化这样一个简单但却有效的方法，上面的条件很容易获得。不同于许多已经存在的方法，我们的方法可以直接应用到现代CNN网络架构中，在训练过程引入最小的花销，而且不需要其他
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