本研究提出了一种统一框架，解决了复杂神经网络在资源受限设备上部署时的计算资源需求问题。该方法通过定义的秩约束下的复合压缩损失实现高效压缩，能够在模型压缩的同时保持性能不变。

通过分解和最优秩选择实现神经网络压缩的统一框架
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