うまく機能する深層学習モデルは、多くの場合、計算コストが高くなります。このホワイトペーパーでは、モデルのパフォーマンスを高く維持しながら計算コストを削減しようとする2つのアプローチ、プルーニングと早期

arxiv_reader のブックマーク 2022/07/11 11:27

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4722227767875504514/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2207.03644v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2207.03644v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2207.03644v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">早期終了ネットワークのプルーニング</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</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/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">うまく機能する深層学習モデルは、多くの場合、計算コストが高くなります。このホワイトペーパーでは、モデルのパフォーマンスを高く維持しながら計算コストを削減しようとする2つのアプローチ、プルーニングと早期</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220711#bookmark-4722227767875504514"><span class="datetime-body">2022/07/11 11:27</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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