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结构化剪枝中连续松弛的泛化
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过结构化剪枝方法，实现了高稀疏度和低FLOPs的网络优化，同时在分类和分割问题上表现优于先进水平，避免了昂贵的稀疏矩阵运算。
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关键要点
- 使用结构化剪枝方法实现高稀疏度和低FLOPs的网络优化。
- 在不降低推理准确度的情况下，通过算法的网络增强、剪枝、子网络合并和移除。
- 实现了高达93%的稀疏度与95% FLOPs的减少。
- 在分类和分割问题上表现优于先进水平。
- 避免了在GPU上进行计算昂贵的稀疏矩阵运算。
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