Channel Pruning via Automatic Structure Search

[nocotan]

一言でいうと

重要なチャンネルを選んでPruningするのではなく，最初からPruningされた軽量なネットワーク構造を構造探索する手法を提案．

論文リンク

https://arxiv.org/pdf/2001.08565.pdf

著者/所属機関

Mingbao Lin, Rongrong Ji, Yuxin Zhang, Baochang Zhang, Yongjian Wu, Yonghong Tian
Media Analytics and Computing Laboratory, Department of Artificial Intelligence
School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University
Tencent Youtu Lab, Tencent Technology (Shanghai) Co., Ltd
School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University

投稿日付(yyyy/MM/dd)

2020/06/29

概要

新規性・差分

• 一般的なチャンネルpruningの手法は，所与のニューラルネットワークから重要なチャンネルをなんらかの指標をもとに選択し，重要でないチャンネルを削除するという方針をとっている．しかし，こうした手続きは最適でないネットワーク構造しか得られない場合が多い
• これに対して，最初からPruningされた軽量なネットワーク構造を構造探索するABCPrunerを提案

手法

結果

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