TensorFlow 模型剪枝方法

原文鏈接：TensorFlow 模型剪枝方法 背景知識 模型剪枝（Model Pruning）是一種模型壓縮方法，對深度神經網絡的稠密連接引入稀疏性，通過將「不重要」的權值直接置零來減少非零權值數量，其歷史可追溯到上世紀 90 年代初。 在 Optimal Brain Damage【2】中，使用對角 Hessian 逼近計算每個權值的重要性，重要性低的權值被置零，然後重新訓練網絡。 在 Optim

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