ICCV 2019 開源論文 | 基於元學習和AutoML的模型壓縮新方法

這篇文章來自於曠視。曠視內部有一個基礎模型組，孫劍老師也是很看好 NAS 相關的技術，相信這篇文章無論從學術上還是工程落地上都有可以讓人借鑑的地方。回到文章本身，模型剪枝算法能夠減少模型計算量，實現模型壓縮和加速的目的，但是模型剪枝過程中確定剪枝比例等參數的過程實在讓人頭痛。 這篇文章提出了 PruningNet 的概念，自動爲剪枝後的模型生成權重，從而繞過了費時的 retrain 步驟。並且能夠

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