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DεpS: 延迟 ε-收缩以加速全面训练
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于一次训练（OFA）网络的方法，提出了动态可整合网络DS-Net，通过动态调整卷积滤波器数量提高硬件效率。实验结果显示，DS-Net在计算性能上优于ResNet-50和MobileNet。此外，提出了“网络瘦身”方案，通过通道级稀疏性简化深度卷积神经网络，降低计算成本而不影响准确度。
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关键要点
- 提出了一种基于一次训练（OFA）网络的方法，支持多种网络结构并快速选择以减少计算成本。
- DS-Net通过动态调整卷积滤波器数量，提高硬件效率，并具有动态推理能力。
- 实验结果显示，DS-Net在ImageNet数据集上计算性能优于ResNet-50和MobileNet。
- 提出了“网络瘦身”方案，通过通道级稀疏性简化深度卷积神经网络，降低计算成本而不影响准确度。
❓
延伸问答
DS-Net的主要特点是什么？
DS-Net通过动态调整卷积滤波器数量，提高硬件效率，并具有动态推理能力。
如何通过网络瘦身方案降低计算成本？
网络瘦身方案通过引入通道级稀疏性，简化深度卷积神经网络，降低计算成本而不影响准确度。
DS-Net在计算性能上与哪些模型进行了比较？
DS-Net在ImageNet数据集上与ResNet-50和MobileNet模型进行了比较，表现出更高的计算性能。
什么是一次训练（OFA）网络？
一次训练（OFA）网络是一种支持多种网络结构并快速选择以减少计算成本的方法。
DS-Net的训练方案是怎样的？
DS-Net使用一种两阶段训练方案进行训练，以实现动态调整卷积滤波器的能力。
网络瘦身方案的实验结果如何？
实验结果表明，网络瘦身方案在各种图像分类数据集上具有较好的效果。
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