BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-29T00:00:00Z 通过对抗性权重修剪实现更高的排名 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文介绍了一种基于排名的修剪方法，通过高秩拓扑结构实现高稀疏度，解决了卷积神经网络在边缘设备上部署困难的问题。该方法在多个数据集和任务上验证了有效性。 🎯 关键要点 卷积神经网络在边缘设备上部署困难。 提出了一种基于排名的修剪方法（Rank-based PruninG）。 该方法通过稀疏权重的高秩拓扑结构实现高稀疏度。 方法在多个数据集和不同任务上验证了有效性。 🏷️ 标签 卷积神经网络 拓扑结构 排名修剪方法 边缘设备 高稀疏度 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
