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深度状态空间模型的层自适应状态剪枝
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
我们提出了一种新颖的层自适应权重剪枝方法，通过优化输出失真并遵循剪枝比例，优化深度神经网络。实验结果表明，该方法在CIFAR-10和ImageNet数据集上显著提升了模型准确率，验证了其有效性和实用性。
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关键要点
- 提出了一种新颖的层自适应权重剪枝方法。
- 通过优化输出失真最小化并遵守目标剪枝比例约束，优化深度神经网络。
- 发现多个层的权重剪枝导致的输出失真具有可加性特性。
- 将剪枝问题建模为组合优化问题，并通过动态规划高效解决。
- 采用子问题分解方式，使问题具有线性时间复杂度，优化算法快速且适用于 CPU 运行。
- 在CIFAR-10和ImageNet数据集上进行广泛实验，验证方法的优越性。
- 在CIFAR-10上，ResNet-32、VGG-16和DenseNet-121的top-1准确率分别提高1.0%、0.5%和0.7%。
- 在ImageNet上，VGG-16和ResNet-50的top-1准确率分别提高4.7%和4.6%。
- 结果突显了层自适应权重剪枝提升DNN性能的效果和实用性。
- 代码将在指定的URL上提供。
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