モデルの剪定は、ディープニューラルネットワーク（DNN）のモデルサイズまたは計算のオーバーヘッドを削減することを目的としています。 DNNのチャネル有意性を評価するl-1プルーニングなどの従来のモデル

arxiv_reader のブックマーク 2021/10/26 12:06

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4710261514634909730/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.12477v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.12477v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2110.12477v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">DNNモデル圧縮のためのグラジエントフローベースの顕著性の調査</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/attention">attention</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/%22batch%20normalization%22">batch normalization</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/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/saliency">saliency</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/denoising">denoising</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/DNN">DNN</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">モデルの剪定は、ディープニューラルネットワーク（DNN）のモデルサイズまたは計算のオーバーヘッドを削減することを目的としています。 DNNのチャネル有意性を評価するl-1プルーニングなどの従来のモデル</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211026#bookmark-4710261514634909730"><span class="datetime-body">2021/10/26 12:06</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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