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强化学习任务的神经网络压缩
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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
本文介绍了一种名为PuRL的神经网络剪枝算法，基于深度强化学习原理。该算法在短时间内能够达到与现有最先进方法相当的稀疏性和准确性。在ResNet-50模型上，PuRL实现了超过80%的稀疏性，并在ImageNet数据集上保持了75.37%的Top-1精度。该算法适应各种体系结构。
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关键要点
- 提出了一种名为PuRL的神经网络剪枝算法。
- PuRL基于深度强化学习原理，通过奖励机制优化剪枝步骤。
- 该算法在短时间内实现与现有最先进方法相当的稀疏性和准确性。
- 在ResNet-50模型上，PuRL实现了超过80%的稀疏性。
- 在ImageNet数据集上，PuRL保持了75.37%的Top-1精度。
- PuRL算法可以适应各种体系结构。
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