论文笔记——Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks

论文地址：https://arxiv.org/abs/1707.06168

代码地址：https://github.com/yihui-he/channel-pruning

采用方法

实现效果

CNN加速方法

optimized implementation(e.g. FFT) 就是实现更快的计算方法

quantization(e.g. BinaryNet) 就是将网络中的浮点数二值化

structed simplification 就是将网络结果变简单

structed simplification 方法

tensor factorization 就是将矩阵分解

sparse connection 就是让网络连接变得稀疏

channel pruning 信道裁剪

channel pruning 方法

first k selects the first k channels. 这种方法太简单粗暴了。

max response 也就是选择权值和最大的信道，认为拥有的信息最多。