【神经网络压缩】A GRADIENT FLOW FRAMEWORK FOR ANALYZING NETWORK PRUNING

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#神经网络 #人工智能

论文阅读

一、重要性评判准则：

变量说明：Θ(t)代表t时刻的参数； g(Θ(t))为loss对t时刻参数的梯度；H(Θ(t))为Hessian矩阵；损失为L(Θ(t))；I(Θp(t))为重要性。

1.Magnitude-based measures:

在这里插入图片描述

2.Loss-preservation based measures

在这里插入图片描述

3.Increase in gradient-norm based measures:

在这里插入图片描述

二、论文第四节

1.GRADIENT FLOW AND MAGNITUDE-BASED PRUNING

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手写数字识别：从零搭建神经网络
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基于Matlab的神经网络工具集学习指南
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