改进的贝叶斯压缩
摘要：神经网络（NN）的压缩已成为近年来研究的热门话题。其主要原因是对NN的工业规模使用的需求，例如在移动设备上部署、高效存储、通过带宽受限的通信渠道传输，最重要的是进行规模化推理。在这项工作中，我们提出结合软权重共享和变分丢弃（Variational Dropout）方法，展示了在模型压缩方面的最新成果。
作者：Marco Federici, Karen Ullrich, Max Welling
论文ID：1711.06494
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2017-12-08