ニューラルネットワークの剪定は、モデルのストレージとコンピューティングの要件を減らすために広く使用されている戦略です。重みにスパース性を導入することにより、ネットワークの複雑さを軽減できます。スパース

arxiv_reader のブックマーク 2022/03/14 11:35

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4716708133859930946/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.05807v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.05807v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2203.05807v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">フィルタの多様性を最大化することにより、畳み込みニューラルネットワークの剪定を改善します</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</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/pruning">pruning</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/sparse">sparse</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ニューラルネットワークの剪定は、モデルのストレージとコンピューティングの要件を減らすために広く使用されている戦略です。重みにスパース性を導入することにより、ネットワークの複雑さを軽減できます。スパース</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220314#bookmark-4716708133859930946"><span class="datetime-body">2022/03/14 11:35</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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