Compression of Deep Convolutional Neural Network Using Additional Importance-Weight-Based Filter Pruning Approach
Artikel
Sawant, Shrutika S., Wiedmann, Marco, Göb, Stephan, Holzer, Nina, Lang, Elmar W. und Götz, Theresa (2022) Compression of Deep Convolutional Neural Network Using Additional Importance-Weight-Based Filter Pruning Approach. Applied Sciences 12 (21), S. 11184.Alternative Links zum Volltext
Beteiligte Einrichtungen
Details
| Dokumentenart | Artikel | ||||
| Titel eines Journals oder einer Zeitschrift | Applied Sciences | ||||
| Verlag | MDPI | ||||
| Ort der Veröffentlichung | BASEL | ||||
| Band | 12 | ||||
| Nummer des Zeitschriftenheftes oder des Kapitels | 21 | ||||
| Seitenbereich | S. 11184 | ||||
| Datum | 2022 | ||||
| Veröffentlichungsdatum | 29 Feb 2024 12:52 | ||||
| Institutionen | Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang | ||||
| Identifikationsnummer |
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| Stichwörter / Keywords | SEGMENTATION; FEATURES; convolutional neural network; filter pruning; image segmentation; network compression; weight initialization strategies | ||||
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin | ||||
| Status | Veröffentlicht | ||||
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet | ||||
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja | ||||
| Dokumenten-ID | 57178 |
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