- 目标：压缩模型尺寸，降低运行时的内存占用，降低计算复杂度，不损失模型精度
- 方法：channel-level压缩
- 利用BN层的gamma参数作为scaling factor，用来评估channel的重要性
L=\sum_{(x,y)}l(f(x,W),y)+\gamma\sum_{\gamma \in \Gamma}g(\gamma)
- l(.)：模型损失函数
- g(.)：L1损失，用来评判稀疏度
channel level pruning
flow chart
L=\sum_{(x,y)}l(f(x,W),y)+\gamma\sum_{\gamma \in \Gamma}g(\gamma)
- l(.)：模型损失函数
- g(.)：L1损失，用来评判稀疏度
剪枝原理 参考<
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基本信息 文章名 ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional...
本文标题：Learning Efficient Convolutional
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