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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.11
- 수록면
- 838 - 841 (4page)
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State-of-the-art neural networks are memory intensive to deploy on devices with limited hardware resources. In this paper, we introduce a novel neuron pruning method which facilitate removing redundant neurons. We focused on neurons which have similar activation, and proposed four-step method to substitute one new neuron for similar neurons. First, we pre-train the network. Second, we choose similar neuron pairs. Third, we retrain network with proposed regularizer to make similar neuron pairs take subequal activation. Finally, we merge chosen neuron pair. On the MNIST dataset, our method achieved additional compression rate of the Lenet-300-100 from other compression method ([3]) with no loss of accuracy.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 유사 뉴런 병합 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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