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DAC-Loop提出遥感CNN压缩方法

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AI 综述

Rico Staedeli等提出面向遥感场景分类CNN的DAC-Loop压缩方法；作者称，在EuroSAT和NWPU-RESISC45上，该方法较一次性剪枝及单阶段蒸馏恢复取得更优的准确率—压缩率权衡，参数削减超过90%时仍保持较高准确率。 DAC-Loop在结构化通道剪枝前后进行知识蒸馏，并交替进行结构化剪枝与非结构化稀疏化。

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最新进展10月28日 12:00

DAC-Loop：面向遥感 CNN 的蒸馏感知压缩

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10月28日

12:00
arXiv · Machine Learning
DAC-Loop：面向遥感 CNN 的蒸馏感知压缩
DAC-Loop 将剪枝前后知识蒸馏与交替进行的结构化剪枝、非结构化稀疏化整合为迭代流程，用于压缩遥感场景分类 CNN。该方法在 EuroSAT 和 NWPU-RESISC45 上较一次性剪枝及单阶段 KD 恢复实现更优的准确率—压缩率权衡，参数削减超过 90% 时仍保持较高准确率。

本事件热度走势

可比范围当前: 7
可比范围峰值: 810月28日 21:00
近 24 小时变化: –

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