本文介绍了一种基于一次训练（OFA）网络的方法，提出了动态可整合网络DS-Net，通过动态调整卷积滤波器数量提高硬件效率。实验结果显示，DS-Net在计算性能上优于ResNet-50和MobileNet。此外，提出了“网络瘦身”方案，通过通道级稀疏性简化深度卷积神经网络，降低计算成本而不影响准确度。