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层特定优化：基于敏感度的卷积层基础搜索
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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
该文章介绍了一种通用框架，通过将线性操作分解为较简单的操作，可以减少深度神经网络的模型参数数量。作者还提出了一种新的卷积层变换方法，可以任意改变可训练参数数量，并通过实验证明了使用该框架可以用更少的参数获得更高的准确率。
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关键要点
- 提出了一种通用框架，通过将线性操作分解为较简单的操作，减少深度神经网络的可训练模型参数数量。
- 该框架适用于各类神经网络结构，并在MNIST和Fashion MNIST数据集上展示了算法的表现。
- 探究了一种新的卷积层变换方法，不再需要卷积操作，可以任意改变可训练参数数量。
- 实验验证了使用该框架可以用更少的参数获得更高的准确率。
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