非结构化剪枝 – 阿木博客

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摘要

摘要：随着深度学习在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，模型复杂度和参数数量不断增长，导致计算资源消耗巨大。模型剪枝作为一种有效的模型压缩技术，通过移除冗余的神经元或连接，降低模型复杂度，同时保持或提升模型性能。

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摘要

计算机视觉：模型剪枝指南——结构化与非结构化剪枝技术解析随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，模型的复杂度和参数数量不断增长，导致模型在训练和推理过程中消耗大量计算资源。为了解决这个问题，模型剪枝技术应运而生

发布于 5 天前

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摘要

TensorFlow：模型剪枝技术详解与实践随着深度学习技术的不断发展，模型在复杂任务上的表现越来越出色。这些模型往往伴随着巨大的计算量和存储需求。为了解决这个问题，模型剪枝技术应运而生。模型剪枝通过移除模型中