大规模神经架构的反向传播压缩：结构化激活剪枝

该研究设计了一种稀疏训练过程，通过考虑激活的最终位置来诱导半结构化激活稀疏性。在图像分类和目标检测任务中评估，结果显示该方法在ResNet18模型上实现了1.25倍的加速，仅有1.1%的最小精度降低。与结构化剪枝方法相结合，该方法在延迟和准确性之间取得了平衡，优于仅采用结构化剪枝技术的模型。