HRank: Filter Pruning using High-Rank Feature Map 閱讀筆記

論文地址: paper 代碼地址: HRank, HRankPlus 1. 論文概述 這篇文章認爲卷及神經網絡中每層生成的特徵圖中包含信息量的大小可以使用特徵圖的秩作爲評判標準，特徵圖秩的大小和對應着卷積核的重要性。因此本文在網絡壓縮中將保留 High Rank 對應的 filter, 裁剪 Low Rank 對應的 filter。上述網絡裁剪的前提是基於每個 filter 產生的特徵圖的 ran

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