深度網絡推理加速（Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks）
摘要 針對卷積神經網絡的結構在訓練之前就已經被固定下來，因而訓練過程無法優化網絡結構，本文提出了一種三步法在保留網絡能力的前提下進行剪枝。首先，讓網絡在訓練中學習到哪些連接是重要的；其次，對不重要的連接進行剪枝；最後，在剪枝後的網路歐上進行微調。用該方法對ImageNet數據的AlexNet和VGG-16網絡進行優化，分別將模型減小了十倍左右，而沒有損失精度。 下圖是在45nm工藝的CMOS芯片上
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