Pruning Filters For Efficient ConvNets论文解读

论文链接：https://arxiv.org/abs/1608.08710 Abstract CNN在不同应用中取得的成功伴随着参数存储成本和计算量的增加，最近朝着减少这些花销的努力涉及到剪枝和压缩不同层的权重，并且是在不损伤精度的条件下。然而，基于幅值的权重剪枝主要是减少了全连接层的参数量，并且由于修剪的不规则性，并没有减少卷积层的计算成本。我们展示了一种对于CNN的加速方法，我们直接移除对于C

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