Sparse-Winograd CNN——权重剪枝与Winograd的结合

Winograd快速卷积算法，能够实现3x3或5x5 Conv2D的有效加速，具体可参考Intel的介绍：https://ai.intel.com/winograd-2/ "Efficient Sparse-Winograd Convolutional Neural Networks"这篇文章将ReLU引入到Winograd域，获得了Activations在Winograd域的动态稀疏度，并在Wi

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