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压缩链：组合压缩卷积神经网络的系统方法
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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
本文介绍了一种基于剪枝策略的CNN结构压缩方法CAR，通过去除对分类精度影响最小的滤波器实现了近似原始分类精度的同时保留有代表性的滤波器。压缩后的网络更易理解，滤波器数目减少。作者还提出了一种变种算法来量化每个图像类别对每个CNN滤波器的重要性，证明了最和次重要的分类标签是滤波器的有意义解释。
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关键要点
- 介绍了一种基于剪枝策略的CNN结构压缩方法CAR。
- CAR通过去除对分类精度影响最小的滤波器，实现了近似原始分类精度。
- 保留了原始网络中有代表性的滤波器，压缩后的网络更易理解。
- 压缩后的网络具有更少的滤波器数目。
- 提出了一种变种算法来量化每个图像类别对每个CNN滤波器的重要性。
- 最和次重要的分类标签被证明是每个滤波器的有意义解释。
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