深度学习剪枝

通常来讲，神经网络层数越深、参数越多，所得出的结果就越精细。但与此同时，问题也来了：越精细，意味着所消耗的计算资源也就越多。这个问题怎么破？这就要靠剪枝技术了。言下之意，把那些对输出结果贡献不大的参数剪掉。这项技术可追溯至深度学习大神Yan LeCun在1990年的研究。html 本文除了对各种剪枝技术进行详解，还会以案例的形式来进行实验实操：修剪一个基于VGG-16模型的猫狗分类器。这个案例结果

>>阅读原文<<