Neural Network Compression
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Model Compression
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Model Compression is an actively pursued area of research over the last few years with the goal of deploying state-of-the-art deep networks in low-power and resource limited devices without significant drop in accuracy. Parameter pruning, low-rank factorization and weight quantization are some of the proposed methods to compress the size of deep networks.
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출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.