本文提出了一种名为SNOWS的一次性后训练剪枝框架，旨在降低视觉网络的推理成本，无需重新训练。通过全局重构目标和无海森优化，解决了深层网络表示的挑战，实现了先进的剪枝效果。

一次性剪枝中保持深层表示：无海森二阶优化框架
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