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P122 神经网络压缩Network compression-purning

在 边缘设备上跑时，模型太大，跑不动
、purn: 删减
P122 神经网络压缩Network compression-purning_第1张图片
删减以后，正确率有影响会下降
为解决这个问题，进行微调，每次只减一点参数，重复多次。 使得最后修剪后的模型跟原来的模型差别不大。

判断某一个参数是否重要，是否要去掉

P122 神经网络压缩Network compression-purning_第2张图片

问题：进行过修剪后不规则的网络，pytorch难以实现，也无法进行矩阵计算，在GPU上无法加速。

解决办法：修剪掉的weight ，设为0 ，这样能够进行GPU计算。 但是 这样的话，net 并没有减少
P122 神经网络压缩Network compression-purning_第3张图片
weight purning 不一定是有效的方法
那么 neuron purning 呢
P122 神经网络压缩Network compression-purning_第4张图片

为什么不直接train 小的 network
小的networ 不好 train
大的好train

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