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基于基底投影层的稀疏数据在深度学习训练中的设计 —— 以 GC-MS 光谱为案例研究
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于可解释的attention机制的网络修剪方法，能在保持准确率的前提下实现模型压缩和加速。实验证明，在Cifar-100数据集上取得了最高的稀疏度和加速比，与最佳方法相比准确率相当；在MNIST和LeNet架构上也取得了最高的稀疏度和加速比。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于可解释的attention机制的网络修剪方法。
- 该方法能在保持准确率的前提下实现模型压缩和加速。
- 适用于各种结构的深度神经网络。
- 在Cifar-100数据集上取得了最高的稀疏度和加速比，准确率与最佳方法相当。
- 在MNIST和LeNet架构上也取得了最高的稀疏度和加速比。
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