ネットワーク圧縮は、推論中のメモリと計算コストを削減できるため、広く研究されてきました。ただし、以前の方法では、残余接続、グループ/深さ方向の畳み込み、複数の層のチャネルが結合されて同時にプルーニング

arxiv_reader のブックマーク 2021/08/03 12:18

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4706365523138774402/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.00708v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.00708v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2108.00708v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">実用的なネットワーク圧縮のためのグループフィッシャー剪定</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/metric">metric</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/compression">compression</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/residual">residual</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li><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/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ネットワーク圧縮は、推論中のメモリと計算コストを削減できるため、広く研究されてきました。ただし、以前の方法では、残余接続、グループ/深さ方向の畳み込み、複数の層のチャネルが結合されて同時にプルーニング</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210803#bookmark-4706365523138774402"><span class="datetime-body">2021/08/03 12:18</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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