Cross-layer importance evaluation for neural network pruning
12Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
1Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Cross-layer importance evaluation for neural network pruning
- Date Crossref
- 01/11/2024
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Tongji University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
College of Electronic and Information Engineering Department of Control Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Tongji University et Department of Control Science and Engineering — College of Electronic and Information Engineering.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Les sujets associés
Advanced Neural Network ApplicationsDomain Adaptation and Few-Shot LearningMachine Learning and ELM