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フィルタ剪定手法HRankが驚きの知見を生み出す
3つの要点 ✔️ 単一のフィルタによって生成された特徴マップの重要度がほとんど変化しない ✔️ ランクの低い... 3つの要点 ✔️ 単一のフィルタによって生成された特徴マップの重要度がほとんど変化しない ✔️ ランクの低い特徴量マップは情報量が少なく、精度に対して重要ではないことを数学的に証明 ✔️ モデルの圧縮と高速化においてHRankが有効性があり、SOTAも獲得 HRank: Filter Pruning using High-Rank Feature Map written by Mingbao Lin, Rongrong Ji, Yan Wang, Yichen Zhang, Baochang Zhang, Yonghong Tian, Ling Shao (Submitted 24 Feb 2020 (v1), last revised 16 Mar 2020 (this version, v2)) Comments: Published by CVPR2020 Subjects: Com
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