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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 971 - 974 (4page)
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Filter pruning is considered one of the most effective methods. It is divided into local filter pruning and global filter pruning, and both methods have drawbacks. In this letter, we address the shortcomings of the two methods, by proposing a method of grouping some layers and then pruning them in groups. We conduct extensive experiments with VGG16 and ResNets on CIFAR-10, CIFAR-100, CUB-200-2011 and MIT-indoor datasets to validate the effectiveness of our filter pruning method. For CIFAR-100, our method decreases FLOPs by more than 52% on ResNet-110 with a 0.03% accuracy increase, which outperforms state-of- the art filter pruning methods.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험
Ⅲ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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