文件名称：EfficientDNNs:收集有关DNN压缩和加速的最新方法
文件大小：30KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-02 02:45:24
高效的DNN 有关DNN压缩和加速的最新方法的集合。 有效的DNN主要有5种方法： 神经体系结构的重新设计或搜索 保持准确性，降低成本（例如，＃Params，＃FLOP等）：MobileNet，ShuffleNet等。 保持成本，提高准确性：Inception，ResNeXt，Xception等 修剪（包括结构化和非结构化） 量化 矩阵分解 知识升华 关于缩写：在以下列表中， o代表口头， w代表车间， s代表聚光灯， b代表最佳论文。 民意调查 1993-TNN- 2017年-IEEE会议-[ ] 2017.12- 2018-FITEE- 2018年-IEEE信号处理杂志-。 2018.8- 2019-JMLR- 2020.4-视觉提炼（TPAMI提交） 2020.6- 2020年-IEEE模型压缩和硬件加速的论文集：一项综合调查 2020年-模式识别- 二进制神经网络：一
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