Leveraging Filter Correlations for Deep Model Compression論文筆記

論文地址：http://arxiv.org/abs/1811.10559 github地址：無 本文於18年發表，提出了基於filter相關性的模型壓縮方法。其特點是在建立相關性係數後對相關性強的filter進一步增強相關性，從而降低了filter剪枝後的損失。 Motivation 以往的基於重要性指標的剪枝方法沒有充分考慮filter之間的冗餘，僅考慮filter的重要程度，因此存在重要但冗餘

>>阅读原文<<