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FLORA：用于视觉 Transformer 的细粒度低秩架构搜索
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种通过FLORA框架实现的低秩逼近方法，可以通过低秩感知的候选过滤策略和低秩特定训练方法来降低计算负载。相比简单均匀配置，该方法可以额外减少33%的操作次数，并且可以与压缩技术和紧凑混合结构整合以达到更高的FLOPs减少率。
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关键要点
- 本文介绍了一种通过FLORA框架实现的低秩逼近方法。
- 该方法通过低秩感知的候选过滤策略和低秩特定训练方法降低计算负载。
- 相比简单均匀配置，该方法可以额外减少33%的操作次数。
- 该方法可以与压缩技术和紧凑混合结构整合，以达到更高的FLOPs减少率。
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