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通过对抗性权重修剪实现更高的排名
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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。
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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
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