CNN网络优化加速汇总

本文汇总了深度学习中的一些网络优化和加速方法,包括网络裁剪、通道 pruning、超快训练残差网络、通用网络模型加速以及特定模型如ShuffleNet和SqueezeDet的优化策略。这些技术旨在提高模型运行效率,尤其适用于资源受限的设备。

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网络裁剪加速 
Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming ICCV2017 
https://github.com/liuzhuang13/slimming

CNN网络通道裁剪加速 
Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks ICCV2017 
https://github.com/yihui-he/channel-pruning

残差网络超快训练 
Super-Convergence: Very Fast Training of Residual Networks Using Large Learning Rates 
https://github.com/lnsmith54/super-convergence

通用网络模型加速,不改变网络结构 
AAAI 2018 
Learning a Wavelet-like Auto-Encoder to Accelerate Deep Neural Networks 
https://github.com/tianshuichen/Wavelet-like-Auto-Encoder

网络优化 
ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices 
https://github.com/jaxony/ShuffleNet

SqueezeDet: Unified, Small, Low Power Fully Convolutional Neural Networks 
for Real-Time Object Detection for Autonomous Driving 
https://github.com/BichenWuUCB/squeezeDet

Coordinating Filters for Faster Deep Neural Networks 
https://arxiv.org/abs/1703.09746 
https://github.com/wenwei202/caffe/tree/sfm

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