ICCV 2019推荐Pytorch实现一种无需原始训练数据的模型压缩算法

背景 大多数深层神经网络（CNN）往往消耗巨大的计算资源和存储空间为了将模型部署到性能受限的设备（如移动设备），通常需要加速网络的压缩现有的一些加速压缩算法，如知识蒸馏等，可以通过训练数据获得有效的结果。然而，在实际应用中，由于隐私、传输等原因，训练数据集通常不可用因此，作者提出了一种不需要原始训练数据的模型压缩方法。 原理 点击添加图片描述（最多60个字） 上图是本文提出的总体结构通过一个给定的

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