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- @m0_55996456
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阅读论文 DNNShifter：一种高效的边缘计算DNN剪枝系统
DNNShifter 框架分三个阶段运行，如下图所示：阶段 1：具有非结构化排名的生产质量 DNN 的离线训练 - 在这个阶段，模型训练和参数排名被组合成一个迭代训练过程。采用非结构化剪枝方法将生产质量DNN模型作为输入。然后，通过非结构化排序方法在每个训练迭代之间屏蔽模型不显着的参数，以生成具有稀疏数据结构（称为稀疏模型）的模型变体（每次迭代一个）的组合。第 2 阶段：从稀疏模型到修剪模型的按需
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DNNShifter 框架分三个阶段运行，如下图所示：阶段 1：具有非结构化排名的生产质量 DNN 的离线训练 - 在这个阶段，模型训练和参数排名被组合成一个迭代训练过程。采用非结构化剪枝方法将生产质量DNN模型作为输入。然后，通过非结构化排序方法在每个训练迭代之间屏蔽模型不显着的参数，以生成具有稀疏数据结构（称为稀疏模型）的模型变体（每次迭代一个）的组合。第 2 阶段：从稀疏模型到修剪模型的按需
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