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小贡献，小网络：基于相对重要性的高效神经网络剪枝
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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
本文提出一种新方法，通过评估神经元对损失的贡献，逐步去除贡献小的神经元，从而减少计算、能量和内存成本。在ImageNet上，该方法与真实重要性相关性高达93％。在ResNet-101上，删除30％的参数可减少40％的FLOPs，准确率仅下降0.02％，优于现有技术。
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关键要点
- 提出一种新方法，通过评估神经元对损失的贡献逐步去除贡献小的神经元。
- 该方法可以减少计算、能量和内存成本。
- 在ImageNet上，该方法与真实重要性相关性高达93％。
- 在ResNet-101上，删除30％的参数可减少40％的FLOPs，准确率仅下降0.02％。
- 该方法在准确性、FLOPs和参数减少方面优于现有技术。
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