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Preserving Deep Representations in One-Shot Pruning: A Hessian-Free Second-Order Optimization Framework
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为SNOWS的一次性后训练剪枝框架，旨在降低视觉网络推理成本而无需重新训练。该方法通过无海森优化解决深层网络表示的挑战，并在多项基准测试中取得了先进结果。
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关键要点
- SNOWS是一种一次性后训练剪枝框架，旨在降低视觉网络推理成本。
- 该方法无需重新训练即可实现剪枝。
- 当前方法未能充分考虑深层网络表示，SNOWS提出了全局重构目标。
- 通过无海森优化，SNOWS高效解决了深层网络表示的优化问题。
- SNOWS在多项基准测试中取得了先进的剪枝结果。
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