Correctness-preserving Compression of Datasets and Neural Network Models
Neural networks deployed on edge devices must be efficient both in terms of their model size and the amount of data movement they cause when classifying inputs. These efficiencies are typically achieved through model compression: pruning a fully trained network model by zeroing out the weights. Give...
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| Veröffentlicht in: | 2020 IEEE/ACM 4th International Workshop on Software Correctness for HPC Applications (Correctness) S. 1 - 9 |
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| Hauptverfasser: | , , , , , |
| Format: | Tagungsbericht |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
IEEE
01.11.2020
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Volltext |
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