神经网络剪枝中基于随机梯度的重要性估计

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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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