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conv_einsum：卷积张量神经网络中多线性操作的表示和快速计算框架

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本文提出了一种基于张量网络的压缩算法，能够显著降低神经网络参数量，提高压缩效果和泛化性能。实验证明，该算法将VGG-16模型的卷积层压缩为仅632个参数的张量网络，并提升在CIFAR-10数据集上的测试准确率。该算法是高效的神经网络参数压缩方案，充分挖掘神经网络的可压缩性。

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