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卷积模型的张量网络可压缩性
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内容提要

本文评估了未进行张量化的CNN的卷积核对准确性的影响，探索了密集CNN中编码信息的特性。

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关键要点

  • 卷积神经网络（CNN）是计算机视觉任务中最常用的神经网络架构之一。
  • 张量化可以有效减小大型CNN的体积，同时保持其准确性。
  • 本文评估了未进行张量化的CNN的卷积核对准确性的影响。
  • 研究发现，相关压缩是密集CNN中编码信息的固有特性。
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标签

准确性 卷积 卷积神经网络 张量 张量化 神经网络架构 计算机视觉
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