TensorFlow 模型剪枝方法

原文链接：TensorFlow 模型剪枝方法 背景知识 模型剪枝（Model Pruning）是一种模型压缩方法，对深度神经网络的稠密连接引入稀疏性，通过将“不重要”的权值直接置零来减少非零权值数量，其历史可追溯到上世纪 90 年代初。 在 Optimal Brain Damage【2】中，使用对角 Hessian 逼近计算每个权值的重要性，重要性低的权值被置零，然后重新训练网络。 在 Optim

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