文件名称：MetaPruning-Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning.pdf
文件大小：4.39MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-11-17 15:51:33
Model Compressio
本文提出来一个最新的元学习方法，对非常深的神经网络进行自动化通道剪枝。首先训练出一个PruningNet，对于给定目标网络的任何剪枝结构都可以生成权重参数。我们使用一个简单的随机结构采样方法来训练PruningNet，然后应用一个进化过程来搜索性能好的剪枝网络。这个搜索方法是非常高效的，因为权重直接通过训练好的PruningNet生成，并不需要在搜索时间中进行任何的微调。只需要为目标网络训练处一个简单的PruningNet，我们可以在不同的人工约束下搜索不同的剪枝网络。与当前最先进的剪枝方式相比，MetaPruning在MobileNet V1/V2和ResNet上有着最好的性能表现。