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PSE-Net：带有并行子网估计器的卷积神经网络通道剪枝
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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
本文提出了一种新的通道剪枝方法，能够加速深度卷积神经网络。剪枝后的VGG-16实现了5倍速度提升和仅0.3％误差增加。该方法还能加速ResNet和Xception等现代网络，准确度损失较小。
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关键要点
- 提出了一种新的通道剪枝方法，能够加速深度卷积神经网络。
- 该方法通过基于LASSO回归的通道选择和最小二乘重构的迭代算法有效修剪每一层。
- 剪枝后的VGG-16实现了5倍速度提升和仅0.3％误差增加。
- 该方法也能加速现代网络，如ResNet和Xception，分别在2倍加速下只有1.4％和1.0％的准确度损失。
- 相关代码已公开出售。
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