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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 1,789 - 1,792 (4page)
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The success of convolutional neural networks in various computer vision applications is accompanied by a significant increase in parameter storage and computation costs. To solve this problem, we present a multilinear algebra-based filter pruning method by identifying less important convolutional filters. More specifically, the proposed algorithm predicts the expected accuracy loss through a novel tensor multiplication-based importance quantification. In experimental results on image classification benchmark, our algorithm demonstrates its effectiveness and strengths. Notably, on CIFAR-100, the proposed pruned ResNet-18 achieves 86% the number of parameters reduction with 4.93% top-1 accuracy drop, which is better performance than previous norm-based filter pruning algorithms.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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