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基于滤波器相关性进行深度模型压缩
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原文英文，约300词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于滤波器相关性进行深度模型压缩的方法。该方法通过迭代识别相关性最大的滤波器对，并优化模型以增强其相关性。在每轮去除滤波器后，进行微调以恢复因压缩造成的轻微损失。最终，通过选择最大相关性的滤波器对进行修剪和微调，从而减少模型参数。
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关键要点
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本文介绍了一种基于滤波器相关性进行深度模型压缩的方法。
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该方法通过迭代识别相关性最大的滤波器对，并优化模型以增强其相关性。
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每轮去除滤波器后，进行微调以恢复因压缩造成的轻微损失。
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从每层选择最大相关性的N对滤波器，称为一个episode。
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优化过程中应用新的正则化项以提高滤波器对的相关性。
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在增加滤波器对的相关性后，可以从每对中修剪一个滤波器。
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最终模型参数集减少，进行微调以适应新的参数集。
❓
延伸问答
什么是基于滤波器相关性进行深度模型压缩的方法？
该方法通过迭代识别相关性最大的滤波器对，并优化模型以增强其相关性，从而减少模型参数。
在深度模型压缩中，如何选择滤波器对？
从每层选择最大相关性的N对滤波器，这些滤波器对被称为一个episode。
压缩过程中如何处理滤波器的去除？
每轮去除滤波器后，进行微调以恢复因压缩造成的轻微损失。
优化过程中使用了什么新的正则化项？
在优化过程中应用了新的正则化项，以提高滤波器对的相关性。
如何在滤波器对中进行修剪？
在增加滤波器对的相关性后，可以从每对中修剪一个滤波器。
最终模型参数集是如何变化的？
最终模型参数集减少，并进行微调以适应新的参数集。
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