JavaShuo
欄目
標籤
【Pruning系列:一】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
時間 2021-01-02
標籤
Model Compression
計算機視覺
深度學習
神經網絡
卷積
網絡
欄目
系統網絡
简体版
原文
原文鏈接
NS 機構 Tsinghua,Intel motivation 訓練中的剪枝 基於BN(Batch Normalization)層的廣泛使用,在BN層加入channel-wise scaling factor 並對之加L1 regularizer使之稀疏,然後裁剪scaling factor值小的部分對應權重 用 BN 層的 y 來表示卷積核的重要程度,y 小對應卷積核重要性低 γ 非常小時,送入
>>阅读原文<<
相關文章
1.
模型壓縮:Networks Slimming-Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
2.
【Pruning系列:二】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming|YOLOv3實踐 |Pytorch 總結
3.
模型壓縮之Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
4.
《Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》論文筆記
5.
【論文閱讀筆記】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
6.
DL經典文章翻譯2:Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
7.
[論文理解] Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
8.
模型剪枝----Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
9.
Pruning Convolutional Neural Networks For Resource Efficient Inference
10.
Designing Energy-Efficient Convolutional Neural Networks using Energy-Aware Pruning
更多相關文章...
•
Hibernate一對多映射關係
-
Hibernate教程
•
Scala List(列表)
-
Scala教程
•
Docker容器實戰(七) - 容器眼光下的文件系統
•
RxJava操作符(一)Creating Observables
相關標籤/搜索
networks
efficient
pruning
convolutional
network
learning
一系列
AAC 系列一
Zookeeper系列一
系列一
系統網絡
快樂工作
MySQL教程
NoSQL教程
Hibernate教程
文件系統
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
「插件」Runner更新Pro版,幫助設計師遠離996
2.
錯誤 707 Could not load file or assembly ‘Newtonsoft.Json, Version=12.0.0.0, Culture=neutral, PublicKe
3.
Jenkins 2018 報告速覽,Kubernetes使用率躍升235%!
4.
TVI-Android技術篇之註解Annotation
5.
android studio啓動項目
6.
Android的ADIL
7.
Android卡頓的檢測及優化方法彙總(線下+線上)
8.
登錄註冊的業務邏輯流程梳理
9.
NDK(1)創建自己的C/C++文件
10.
小菜的系統框架界面設計-你的評估是我的決策
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
模型壓縮:Networks Slimming-Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
2.
【Pruning系列:二】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming|YOLOv3實踐 |Pytorch 總結
3.
模型壓縮之Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
4.
《Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》論文筆記
5.
【論文閱讀筆記】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
6.
DL經典文章翻譯2:Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
7.
[論文理解] Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
8.
模型剪枝----Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
9.
Pruning Convolutional Neural Networks For Resource Efficient Inference
10.
Designing Energy-Efficient Convolutional Neural Networks using Energy-Aware Pruning
>>更多相關文章<<