本文来自公众号“AI大道理”
Network Slimming剪枝是比较广泛的一种模型剪枝方法，作者来自清华大学、英特尔中国实验室、复旦大学和科内尔大学。
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1、Network Slimming剪枝理论
Network Slimming剪枝是结构性剪枝，是通道剪枝，是静态剪枝。
Network Slimming利用了BN层中的缩放因子γ来控制通道的重要性。
BN层：
BN层是归一化操作，将数据归一化到均值为0，方差为1上，防止数值逐步变大，不利于神经网络的训练。
通常插入在卷积和全连接之后，在非线性处理前。
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若都是线性的，神经网络将失去意义。
因此，需要在BN后再次进行变换，以提供一定的非线性。
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BN引入了两个可训练的参数γ和β。
随着