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大规模神经架构的反向传播压缩：结构化激活剪枝
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 研究设计了一种稀疏训练过程，考虑激活的最终位置。
- 该方法诱导可利用的半结构化激活稀疏性。
- 在图像分类和目标检测任务中进行了广泛评估。
- 在ResNet18模型上实现了1.25倍的加速，最小精度降低仅为1.1%。
- 与结构化剪枝方法结合，模型在延迟和准确性之间取得了良好平衡。
- 该方法优于仅采用结构化剪枝技术的模型。
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