Sensitivity pruner: Filter-Level compression algorithm for deep neural networks

•We integrate the sensitivity measure from SNIP into the “training while fine-tuning” framework to form a more powerful pruning strategy by adapting the unstructured pruning measure from SNIP to allow filterlevel compression. In practice, the sensitivity score can be easily computed as the gradient...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Pattern recognition Jg. 140; S. 109508
Hauptverfasser:	Guo, Suhan, Lai, Bilan, Yang, Suorong, Zhao, Jian, Shen, Furao
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Ltd 01.08.2023
Schlagworte:	End-to-end pruning framework Filter pruning Saliency-based pruning Sampling bias End-to-end pruning framework Sampling bias Saliency-based pruning Filter pruning
ISSN:	0031-3203, 1873-5142
Online-Zugang:	Volltext
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