结构化剪枝中连续松弛的泛化
使用结构化剪枝方法,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,同时在分类和分割问题上超过了先进水平,并且避免了在 GPU 上进行计算昂贵的稀疏矩阵运算。
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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使用结构化剪枝方法,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,同时在分类和分割问题上超过了先进水平,并且避免了在 GPU 上进行计算昂贵的稀疏矩阵运算。
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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