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AutoSculpt: A Pattern-based Model Auto-pruning Framework Using Reinforcement Learning and Graph Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了AutoSculpt框架，旨在优化深度神经网络在边缘设备上的部署。通过结合图学习和强化学习，AutoSculpt能够自动识别并剪除DNN中的模式，显著提高效率，同时保持模型准确度。实验结果表明，剪枝率可达90%，计算量减少近18%。
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关键要点
- 本研究提出了AutoSculpt框架，旨在优化深度神经网络在边缘设备上的部署。
- AutoSculpt结合了图学习和强化学习，能够自动识别并剪除DNN中的模式。
- 该框架显著提高了模型的效率，同时保持了准确度。
- 实验结果显示，剪枝率可达90%，计算量减少近18%。
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