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神经网络剪枝中基于随机梯度的重要性估计
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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
该文介绍了一种新的神经网络参数削减方法，通过估算神经元对最终损失的贡献并逐步去除小分值的神经元来减少计算、能量和内存传输成本。该方法在 ImageNet 上训练的现代网络中实现了准确性、FLOPs 和参数减少方面的超越最新技术的改进。
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关键要点
- 介绍了一种新的神经网络参数削减方法。
- 该方法通过估算神经元对最终损失的贡献来减少计算、能量和内存传输成本。
- 在 ImageNet 上训练的现代网络中，该方法的计算贡献与真实重要性之间的相关性超过93%。
- 使用该方法进行修剪可在准确性、FLOPs和参数减少方面超越最新技术。
- 在 ResNet-101 上，通过删除30%的参数实现了40%的FLOPs减少，准确度损失仅为0.02%。
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