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。

本文介绍了一种名为“网络瘦身”的学习方案，通过引入通道级稀疏性来简化深度卷积神经网络，降低计算成本和内存占用，同时保持准确度。实验结果表明，该方案在多个图像分类数据集上表现良好。此外，还探讨了其他模型压缩方法，如LayerCollapse和Self-Compression，这些方法同样有效减少网络参数并提高效率。