背景1.人们认为先训练大型、过度参数化的网络是很重要的，因为它提供了一个高性能模型（由于更强的表征和优化能力），这个高性能模型可以删除一系列冗余参数并且对于模型的精度没有明显损害。据报道，这通常优于直接从头开始训练较小的网络。2.被修剪的体系结构及其相关权重被认为是获得最终有效模型所必需的。因此，大多数现有的修剪技术选择微调修剪的模型而不是从头开始训练。修剪后保留的权重通常被认为是关键的。...

背景介绍很明显，作者针对之前的filter剪枝进行调整，原有的方法只对L1-NORM值比较低的filter进行剪枝，现在可以看到对于Large norm和meidum norm的filter也进行了剪枝，而且没有将全部的small norm的filter进行剪枝。这是因为只对L1-NORM值比较低的filter进行剪枝有两个约束条件：1）权重的标准差足够大 2）权重的最小的L1-norm应该趋近于

Bresenham算法完成八分法画圆采用递推的方法：void Bresenham_drawcircle(GLint R) {//默认原点是0,0 bresenham算法画圆GLint x = 0;GLint y = R;GLint d = 3 - 2 * R;glBegin(GL_POINTS);glPointSize(pointsize);while (x &...

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import numpy as npimport scipy.linalg"""Table for the 0.95 quantile of the chi-square distribution with N degrees offreedom (contains values for N=1, ..., 9). Taken from MATLAB/Octave's chi2invfunctio