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一种通用的信号调制识别深度学习模型的层剪枝方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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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。
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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。
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每个块内根据层的贡献确定需要保留的层。
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最后重新组装剪枝后的块并微调模型。
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实验证明该方法在各种基准方法上有效。
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