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通过分解和最优秩选择实现神经网络压缩的统一框架
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种统一框架，解决了复杂神经网络在资源受限设备上部署时的计算资源需求问题。该方法通过定义的秩约束下的复合压缩损失实现高效压缩，能够在模型压缩的同时保持性能不变。
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关键要点
- 本研究提出了一种统一框架，解决复杂神经网络在资源受限设备上部署时的计算资源需求问题。
- 该方法通过分解和最优秩选择，实现高效压缩。
- 使用定义的秩约束下的复合压缩损失，能够在模型压缩的同时保持性能不变。
- 实验证明，该方法在不使用训练数据的情况下，自动搜索最优秩配置。
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