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S2HPruner：软硬蒸馏弥合剪枝中的离散化差距
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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
该研究提出了一种结合背包问题和知识蒸馏的神经网络剪枝方法。通过从母网络层提取知识并使用块分组处理复杂结构，该方法在ImageNet、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上表现优异。生成的网络在相同FLOPs下比EfficientNet-B0和MobileNetV3更准确。
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关键要点
- 该研究提出了一种结合背包问题和知识蒸馏的神经网络剪枝方法。
- 该方法从母网络层提取知识，并使用块分组处理复杂结构。
- 在ImageNet、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上，该方法表现优异。
- 生成的网络在相同FLOPs下比EfficientNet-B0和MobileNetV3更准确。
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