Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

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本文深入探讨了模型剪枝技术，解析其原理与实践方法，旨在帮助读者理解如何有效减少模型大小，提升运行效率，而不牺牲预测精度。
【Pruning系列：一】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
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【模型剪枝】|Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
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1. 摘要 在许多现实应用中，深度神经网络的部署由于其高额的计算成本变得很困难。在这篇论文中，我们提出了一种新颖的CNNs学习方案，它同时满足： 减小模型大小； 减少运行时的内存占用； 在不影响精度的同时，降低计算操作数； 利用通道稀疏化这样一个简单但却有效的方法，上面的条件很容易获得。不同于许多已经存在的方法，我们的方法可以直接应用到现代CNN网络架构中，在训练过程引入最小的花销，而且不需要其他特殊的软硬件加速器。我们将我们的方法称为“网络瘦身”，输入模型是一个宽大的网络，但是在训练期间不重要的通道.
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模型剪枝是模型压缩中较为核心的方法，它可以清除网络中冗余的参数与计算量，让模型更加紧凑高效。下面我们介绍Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming。 论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.06519 官方代码（Torch实现）：https://github.com/liuzhuang...
阅读笔记——Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
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目录概述方法实验及指标实验细节实验指标 概述 CNN 模型在许多方面都取得了进展，但要将一些高精度 CNN 模型应用到实际场景中，还是面临一些问题： 模型大小：模型参数和结构需要保存在硬盘上，对于一些嵌入式系统来说是一个不小的负担； 运行时内存需求：推理时产生的中间变量需要地方存储； 计算操作次数：一个比较大的 CNN 网络在移动设备上的处理时间可能可以达到数分钟，这使得应用于实时应用不现实。 这些实际问题使得人们考虑对模型大小进行压缩。这篇文章提出，可以对 BN 层的尺度因子使用 L1 正则化，将 B
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Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming【CVPR2017】 摘要 在本文中，我们提出了一种新的cnn学习方案（learning scheme），来同时 1)减少模型大小；2)减少运行时内存占用；3)减少计算操作的次数并且不降低准确性。这是通过以一种简单而有效的方式在网络中增强通道级的稀疏性来实现的。与现有的许多方法不同，该方法直接适用于现代CNN架构，它为训练过程引入了最小的开销，并且生成的模型不需要特殊的软件/硬
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