多剪裁率网络通道剪枝
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案例介绍
Conditional Automated Channel Pruning for Deep Neural Networks - 一作 2020年08月 - 2021年05月 研究背景：通道剪枝是模型压缩中的一种重要方法。然而在多剪裁率问题下，现有传统剪枝方法对于不同的剪裁率需要进行独立、重复的 搜索，费时且不必要。本研究旨在解决传统自动化通道剪裁算法的在多剪裁率条件下的重复性问题。 工作与贡献： ①将条件化通道剪裁问题形式化为一个马尔科夫决策过程的问题(MDP)，设计对应的状态空间、动作空间。 ②针对MDP问 题的求解，设计基于DDPG算法的深度强化学习求解框架。
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