发表评论取消回复
相关阅读
相关 论文笔记《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
AlexNet在ImageNet LSVRC-2012上取得了top-1 和top-5错误率分别为37.5%和17.0%的好成绩,获得了冠军。它使用的神经网络有600000个参
相关 《Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》论文笔记
代码地址:[slimming][] 1. 概述 > 导读:这篇文章是一篇关于CNN网络剪枝的文章,文章里面提出通过BatchNorm层的scaling参数确定重要的ch
相关 《DMCP:Differentiable Markov Channel Pruning for Neural Networks》论文笔记
参考代码:[dmcp][] 1. 概述 > 导读:在网络剪枝领域中已经有一些工作将结构搜索的概念引入到剪枝方法中,如AMC使用强化学习的方式使控制器输出每一层的裁剪比例
相关 《Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks》论文笔记
1. 概述 这篇文章提出了一种基于LASSO回归的通道选择和最小二乘重构的迭代两步算法,有效地对每一层进行修剪。并进一步将其推广到多层和多分枝的场景下。论文中的方法能够减
相关 论文品读:Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference
模型裁剪系列相关论文品读博客: 1.论文品读:Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Ne
相关 《Soft Filter Pruning for Accelerating Deep Convolutional Neural Networks》论文笔记
1. 概述 这篇文章中给出了一种叫作SFP(Soft Filter Pruning),它具有如下两点优点: 1)Larger model capacity。相比直接剪
相关 《Learning Structured Sparsity in Deep Neural Networks》论文笔记
1. 概述 这篇文章提出了结构系数学习(Structured Sparsity Learning,SSL)的方法去正则网络的结构(filter,channel,filte
相关 《Learning to Prune Filters in Convolutional Neural Networks》论文笔记
1. 概述 这篇文章提出了一种“try-and-learn”的算法去训练pruning agent,并用它使用数据驱动的方式去移除CNN网络中多余的filters。借助新
相关 Visual Convolutional Neural Network论文关键点
> 前言:这篇论文是2013年11月发表在CVPR上的,当时正值卷积神经网络在计算机视觉任务中初放光彩。17年刚刚接触深度学习的时候看过这篇论文,当时也是在组会上讲过。以下就是
相关 《EfficientNet:Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》论文笔记
代码地址:[EfficientNet-PyTorch][] 1. 概述 > 导读:一般来讲CNN网络被设计拥有固定的资源开销,要是在资源允许的条件下可以通过增加网络深度
还没有评论,来说两句吧...