ICCV 2019 开源论文 | 基于元学习和AutoML的模型压缩新方法
这篇文章来自于旷视。旷视内部有一个基础模型组，孙剑老师也是很看好 NAS 相关的技术，相信这篇文章无论从学术上还是工程落地上都有可以让人借鉴的地方。回到文章本身，模型剪枝算法能够减少模型计算量，实现模型压缩和加速的目的，但是模型剪枝过程中确定剪枝比例等参数的过程实在让人头痛。 这篇文章提出了 PruningNet 的概念，自动为剪枝后的模型生成权重，从而绕过了费时的 retrain 步骤。并且能够
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