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一次性剪枝中保持深层表示：无海森二阶优化框架
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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，旨在降低视觉网络的推理成本，无需重新训练。通过全局重构目标和无海森优化，解决了深层网络表示的挑战，实现了先进的剪枝效果。
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关键要点
- 提出了一种名为SNOWS的一次性后训练剪枝框架。
- SNOWS旨在降低视觉网络推理的成本，无需重新训练。
- 当前方法未能充分考虑深层网络表示的问题。
- 作者提出了全局重构目标以解决深层网络表示的挑战。
- 通过无海森优化高效解决了这一优化问题。
- SNOWS在多项一次性剪枝基准测试中实现了最先进的结果。
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