模型剪枝——Linear Combination Approximation of Feature for Channel Pruning

线性逼近剪枝代码实现见文末 

论文地址：CVPR 2022 Open Access Repositoryicon-default.png?t=N7T8https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022W/ECV/html/Joo_Linear_Combination_Approximation_of_Feature_for_Channel_Pruning_CVPRW_2022_paper.html

1.概述

        传统的剪枝技术主要集中在去除对模型性能影响较小的权重上，但这种方法通常产生非结构化的稀疏性，难以实际加速网络。为了解决这一问题，研究者转向了通道剪枝技术，该技术通过去除整个通道及其所有连接，保持了网络的结构化，从而实现实际的加速。但是，之前的通道剪枝方法忽视了微调过程。

        为了考虑到微调过程࿰

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