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AAAI 2023预讲会:Memory-Oriented Structural Pruning for Efficient Image Restoration
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报告简介:基于深度学习的图像复模型的硬件资源开销非常庞大,限制了它们在移动端等实际场景中的应用。为了改善深度图像复原模型的峰值内存开销,本文提出了一种专注于内存优化的结构化剪枝方法。为了优化图像复原模型内存开销的一大来源,长距离跳跃连接,本文在跳跃连接上引入压缩器模块,以解耦跳跃连接和主分支的剪枝过程。本文提出一种迭代剪枝的方法,逐步优化模型各层的内存开销。与基线剪枝方法相比,本文方法可在不显著影响剪枝模型任务性能的同时优化其内存开销。 国际科技信息中心是致力于打造数据与知识双轮驱动的认知智能平台,涵盖基础设施、科技文献、科技数据、科技情报、高端智库和智能服务等体系。 SCITIC论坛由国际科技信息中心倾力打造,围绕深圳“20+8”产业集群相关方向与研究领域,邀请国内外青年学者、科研与产业界专家进行技术前沿与产业趋势内容分享,旨在通过前沿领域输出和观点思辨来探讨各领域的未来发展以及互相之间的交叉与融合。
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