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原创 论文：无人驾驶深度学习模型组合剪枝算法*笔记模型压缩 剪枝学习 笔记

论文：无人驾驶深度学习模型组合剪枝算法*笔记 1、卷积核剪枝侧重于模型加速，权重剪枝侧重于模型压 缩，使用了组合剪枝算法 2、正则化 3、卷积核剪枝，每剪掉一个卷积核之后，相应的输出特征 图也会少一个通道，而且还会影响下一个卷积层。 卷积核剪枝的重点就是如何评价卷积核重要性，本文 采用将卷积核参数绝对值之和大小作为评判卷积核重要性 的标准，卷积核参数求和公式。 4、全连接层的权重数量在整个网络中所占比重较大，计 算量相对于卷积层所占比重较小，因此提出随机权重折半 剪枝算法，能够快速剪掉大量权重参数 全连