本文提出了一种名为SNOWS的一次性后训练剪枝框架，旨在降低视觉网络推理成本而无需重新训练。该方法通过无海森优化解决深层网络表示的挑战，并在多项基准测试中取得了先进结果。

Preserving Deep Representations in One-Shot Pruning: A Hessian-Free Second-Order Optimization Framework
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