简单的特征值梯度剪枝，CPU和ARM上带来4-5倍的训练加速 | ECCV 2020

论文通过DBTD方法计算过滤阈值，再结合随机剪枝算法对特征值梯度进行裁剪，稀疏化特征值梯度，能够降低回传阶段的计算量，在CPU和ARM上的训练分别有3.99倍和5.92倍的加速效果   来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Accelerating CNN Training by Pruning Activation Gradients 论文地址：https://arxiv.org/abs/1

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