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模型自动压缩工具——AMC

介绍

模型自动压缩器（Auto Model Compressor, AMC）是基于Pytorch开发的，用于压缩深度神经网络计算量（浮点型乘加计算次数，Floating-Point-Fused-Multiply-Adds）的框架。 AMC主要由四个模块组成：数学压缩器（Mathematical Compressors），训练器（Trainer），超参数调整器（Hyper-Parameters Tuners）及实用工具集（Utils）。

• 数学压缩器，是指使用数学方法对某个神经网络的卷积层进行低损压缩（减少乘加计算次数）的方法。现框架主要支持两大类型方法——通道剪枝（Channel Pruning）和低秩分解（Low-rank Decomposition）。通道剪枝是利用统计学方法分析卷积层的稀疏性，选择性地保留对卷积层计算结果影响最大的特征通道，从而减少卷积层的乘加计算次数。而

参考文献

[1] He Y, Zhang X, Sun J. Channel pruning for accelerating very deep neural networks[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2017: 1389-1397. [2]