Network Compression
小的模型难训练，大的模型更容易训练成功
torch 中全连接简单的剪枝
剪枝后的部分权重会变成 0 ，可以提高计算速率 ， 但模型占的空间是一样的
低秩近似：
例如 N=20，M=40， K=10
原来weight的个数
加一层连接后weight的个数
实验验证：
model2 比model1 要小
小的模型难训练，大的模型更容易训练成功
torch 中全连接简单的剪枝
剪枝后的部分权重会变成 0 ，可以提高计算速率 ， 但模型占的空间是一样的
低秩近似：
例如 N=20，M=40， K=10
原来weight的个数
加一层连接后weight的个数
实验验证：
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本文标题：2021-03-31
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/xnnohltx.html
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