Reconstructing Pruned Filters using Cheap Spatial Transformations

We present an efficient alternative to the convolutional layer using cheap spatial transformations. This construction exploits an inherent spatial redundancy of the learned convolutional filters to enable a much greater parameter efficiency, while maintaining the top-end accuracy of their dense coun...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org 2023-08
Hauptverfasser:	Miles, Roy, Mikolajczyk, Krystian
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Distillation Network latency Redundancy Training
Online-Zugang:	Volltext
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