フィルタプルーニングの主流のアプローチは、通常、計算量の多い事前トレーニング済みモデルにハードコードされた重要度推定を強制して「重要な」フィルタを選択するか、ネットワークトレーニングを正規化するために

arxiv_reader のブックマーク 2021/07/16 11:10

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4705528388478072706/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2107.06916v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2107.06916v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2107.06916v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">動的コード化フィルター融合を使用した画像分類のためのコンパクトCNNのトレーニング</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/estimation">estimation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/sparse">sparse</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pruning">pruning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">フィルタプルーニングの主流のアプローチは、通常、計算量の多い事前トレーニング済みモデルにハードコードされた重要度推定を強制して「重要な」フィルタを選択するか、ネットワークトレーニングを正規化するために</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210716#bookmark-4705528388478072706"><span class="datetime-body">2021/07/16 11:10</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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