Adaptive Support-Weight Approach for Correspondence Search.pdf下载

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LAMP: A Novel Approach to Layer-Adaptive Sparsity in Neural Network Pruning 本文介绍了LAMP（Layer-Adaptive Magnitude-based Pruning），一种创新的神经网络剪枝方法，通过模型级L2失真最小化实现层自适应稀疏度分配。相比传统方法，LAMP无需超参数调优即可显著提升模型性能，在极端稀疏场景下表现尤为突出。实验显示，在CIFAR-10数据集上，LAMP在90%稀疏度时准确率达到87.9%，优于其他剪枝方法。 阅读详情
Adaptive Support-Weight Approach for Correspondence Search.pdf
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