jan 1, 2017 - Yihui He: Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks, CVPR, 2017
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本文介绍了一种新的通道修剪方法，以加速非常深的卷积神经网络，给出了一个经过训练的CNN模型，通过基于lasso回归的通道选择和最小二乘重构，提出了一种迭代的两步算法来有效地修剪每一层。我们进一步将该算法推广到多层和多分支情况。我们的方法减少了累积误差，增强了与各种体系结构的兼容性。我们的删减VGG-16以5倍的速度达到最先进的结果，同时误差仅增加0.3%。更重要的是，我们的方法能够加速现代网络，如resnet、exception，并且在2倍加速下仅损失1.4%、1.0%的精度损失，这是显著的。Added to timeline:
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jan 1, 2017
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