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模型压缩之通道剪枝channel-pruning-master.zip
共25个文件
py:10个
prototxt:4个
sh:3个
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2019-08-01
09:46:43
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对训练好的模型进行通道剪枝(channel pruning),分为两步进行:第一步是channel selection,采用LASSO regression来做,其实就是添加了一个L1范数来约束权重,因为L1范数可以使得权重更加稀疏,这样就可以把那些稀疏的channel剪掉;第二步是reconstruction,基于linear least squares来约束剪枝后输出的feature map要尽可能和减枝前的输出feature map相等,也就是最小二乘值越小越好。
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channel-pruning-master.zip (25个子文件)
channel-pruning-master
calflop.sh 126B
logs
.gitkeep 0B
train.py 6KB
.github
issue_template.md 372B
combine.sh 108B
.gitmodules 79B
lib
cfgs.py 3KB
caffe_pb2.py 196KB
builder.py 35KB
utils.py 3KB
__init__.py 0B
decompose.py 20KB
net.py 67KB
worker.py 2KB
run.sh 160B
LICENSE 1KB
README.md 7KB
tools.py 2KB
.gitignore 1KB
temp
vgg.prototxt 6KB
models
.gitkeep 0B
solver.prototxt 351B
channel_pruning.prototxt 6KB
resnet-50-cp.prototxt 45KB
bgr.binaryproto 588KB
caffe
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大程子ii
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