Abstrakt. I detta dokument föreslår vi en ny nedbrytningsmetod baserad på approximation av filtergrupper, som avsevärt kan minska redundansen hos djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) samtidigt som majoriteten av funktionsrepresentationen bibehålls. Till skillnad från andra lågrankade nedbrytningsalgoritmer som arbetar med rumsliga eller kanaldimensioner av filter, fokuserar vår föreslagna metod främst på att utnyttja filtergruppstrukturen för varje lager. För flera vanliga CNN-modeller, inklusive VGG och ResNet, kan vår metod minska över 80% flyttalsoperationer (FLOPs) med mindre noggrannhet än toppmoderna metoder på olika bildklassificeringsdataset. Dessutom visar experiment att vår metod bidrar till att lindra degeneracy av det komprimerade nätet, vilket skadar konvergensen och prestandan i nätverket.
Nyligen, Peng et al. I REF föreslogs en nedbrytning med fokus på att utnyttja filtergruppens struktur för varje lager.
Extreme Network Compression via Filter Group Approximation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}