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卷积神经网络的块剪枝提高效率
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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
该论文介绍了一种针对边缘计算环境中深度神经网络的块剪枝方法，有效地减小模型大小并保持高准确性，尤其适用于资源有限的边缘计算场景。
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关键要点
- 该论文介绍了一种新的网络剪枝方法，针对边缘计算环境中的深度神经网络中的块剪枝。
- 研究方法采用直接的块移除策略来评估对分类准确性的影响。
- 通过对CIFAR-10、CIFAR-100和ImageNet数据集以ResNet架构进行广泛实验，验证了该方法的有效性。
- 结果表明，该方法在减小模型大小的同时保持高准确性，尤其是在ImageNet上对ResNet50的剪枝。
- 该方法在维持模型大小和性能之间的最佳平衡能力，特别适用于资源有限的边缘计算场景。
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