AI实战：深度学习模型压缩：模型裁剪——Pruning with Keras

前言

上一篇文章 AI实战：深度学习模型压缩：模型裁剪——Pruning with Tensorflow 介绍了使用Tensorflow裁剪模型的方法，本文继续介绍使用Keras裁剪模型的方法及源码分享。

模型裁剪

1、《Train sparse TensorFlow models with Keras》 【TF官网方法】

核心思想：对neural network’s weight tensors进行pruning

论文：To prune, or not to prune: exploring the efficacy of pruning for model compression （https://arxiv.org/abs/1710.01878）

主要内容：

github地址：https://github.com/tensorflow/model-optimization/tree/master/tensorflow_model_optimization/g3doc/guide/pruning

官方给出的实现例子：https://github.com/tensorflow/model-optimization/blob/master/tensorflow_model_optimization/g3doc/guide/pruning/pruning_with_keras.ipynb

2、《Ridurre - Filter Pruning in Deep Convolutional Networks》

核心思想：对convolutional filter进行pruning

论文：Filter Level Pruning Based on Similar Feature Extraction for Convolutional Neural Networks（https://www.jstage.jst.go.jp/article/transinf/E101.D/4/E101.D_2017EDL8248/_pdf）

Demystifying Neural Network Filter Pruning（ https://openreview.net/pdf?id=rJffBWBtoX ）

主要内容如下：
github地址：https://github.com/gaborvecsei/Ridurre-Network-Filter-Pruning-Keras

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