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实体 Toshitaka Matsuki

Toshitaka Matsuki

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  1. TOOL · CL_58790 ·

    新的剪枝方法提高了数据稀疏迁移学习中CNN的准确性

    研究人员开发了一种基于层相关性传播（LRP）的卷积神经网络（CNN）剪枝方法的准确性感知扩展。这种新方法旨在防止级联准确性下降，这是在数据稀疏迁移学习场景中剪枝模型时的一个常见问题。通过使用类别准确性的调和平均数动态调整剪枝率和顺序，该技术有效地压缩了预训练模型，同时保留了特定任务的性能。