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CNN Compression

如何通过网络剪枝技术压缩CNN模型大小 保留精度的同时提升推理速度

本文详细介绍了如何通过网络剪枝技术压缩CNN模型大小,在保留精度的同时提升推理速度。首先解释了网络剪枝技术的核心思想,接着阐述了结构化剪枝和非结构化剪枝的具体方法,并给出了代码示例。然后探讨了该技术在移动设备端和边缘计算等场景的应用,分析了其优缺点及使用时的注意事项。最后对网络剪枝技术进行了总结,为相关从业者提供了有价值的参考。
Network Pruning CNN Compression Inference Speedup