文件名称:
filter-grafting:深度神经网络的滤镜嫁接（CVPR 2020）-源码
开发工具:
文件大小: 76kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-21
详细说明：深度神经网络的过滤器嫁接
介绍
这是我们CVPR 2020论文“ ”的PyTorch实施。
无效的过滤器会限制DNN的潜力，因为它们被认为对网络影响不大。出于对效率的考虑，过滤器修剪会删除这些无效的过滤器，而“过滤器嫁接”会从提高准确性的角度重新激活它们。通过将外部信息（权重）嫁接到无效的过滤器中来处理激活。
先决条件
Python 3.6+
PyTorch 1.0+
CIFAR数据集
grafting.py [-h] [--lr LR] [--epochs EPOCHS] [--device DEVICE]
[--data DATA] [--s S] [--model MODEL] [--cifar CIFAR]
[--print_frequence PRINT_FREQUENCE] [--a A] [--c
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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