一种通用的信号调制识别深度学习模型的层剪枝方法

深度学习在通信系统中的应用受限于计算复杂性和模型尺寸。研究者提出了一种新的层剪枝方法，通过分解模型为连续的块，确定每个块内需要保留的层，最后重新组装剪枝后的块并微调模型。实验证明该方法在各种基准方法上有效。