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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:846
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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。 ![image.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20210113/f528b47eb330d6b8a6c212642f9fdcea.png)
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lebhoryi
这家伙很懒,什么也没写!
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