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更快地剪枝方式：L2PF！实现了ResNet20 3.84倍的压缩！
发布于 2021-01-13 16:54:47 浏览：1022
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> Paper: 《L2PF -- Learning to Prune Faster》 > https://arxiv.org/abs/2101.02663 对于ResNet20，本方法实现了3.84倍的压缩率，且精度下降最小。与最新的剪枝方法相比，我们将GPU小时减少了1.71倍！作者单位：宝马自动驾驶, 慕尼黑工业大学 自动驾驶领域的各种应用都基于卷积神经网络（CNN），尤其是用于处理摄像机数据的系统。此类CNN的优化是持续开发的主要挑战。必须尽快将新学到的特征引入车辆，因此，在压缩过程中花费多余的GPU时间是不可行的。在这种情况下，我们介绍了“学习更快地剪枝”，其中详细介绍了一种多任务，try-and-learn方法，离散学习CNN的冗余filters以及对各层必须微调多长时间的连续操作。这使我们能够显著加快学习如何找到嵌入式友好的 filter-wise的CNN的收敛过程。对于ResNet20，我们实现了3.84倍的压缩率，且精度下降最小。与最新的剪枝方法相比，我们将GPU小时减少了1.71倍。 
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lebhoryi
这家伙很懒，什么也没写！
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