An Empirical Study on Neural Networks Pruning: Trimming for Reducing Memory or Workload
Most of existing studies on neural network pruning only consider memory-based pruning strategies. However pruning for computational workload is often more important in hardware deployments due to a greater focus on model computation reductions. In addition, most pruning schemes restore model accurac...
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| Veröffentlicht in: | 2023 5th International Conference on Data-driven Optimization of Complex Systems (DOCS) S. 1 - 7 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Tagungsbericht |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
IEEE
22.09.2023
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Volltext |
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