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用卷积滤波器matlab代码-model-compression-and-acceleration-progress:信息库以跟...
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用卷积滤波器matlab代码模型压缩和加速进度 信息库以跟踪模型压缩和加速的进度 低阶近似 T-Net:使用单个高阶张量对完全卷积网络进行参数化(CVPR 2019) MUSCO:神经网络的多阶段压缩(ICCVW 2019)| 高效的神经网络压缩(CVPR 2019)| 低阶因子分解的自适应混合用于紧凑型神经建模(ICLR 2019)| 通过滤波器组逼近进行极限网络压缩(ECCV 2018) 终极张量:压缩卷积层和FC层(NIPS 2016研讨会)| | 用于快速和低功耗移动应用的深度卷积神经网络的压缩(ICLR 2016) 加速用于分类和检测的超深度卷积网络(IEEE TPAMI 2016) 使用微调的CP分解加速卷积神经网络(ICLR 2015)| 利用卷积网络内的线性结构进行有效评估(NIPS 2014) 加快低秩扩展的卷积神经网络(2014) 修剪和稀疏 文件 重新思考网络修剪的价值(ICLR 2019,NIPS 2018研讨会)| 动态通道修剪:功能增强和抑制(ICLR 2019)|英特尔:registered:开发人员专区 AutoPruner:一种有效的深度模型推理的端到端可训练过滤器修剪方法
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