An optimal-score-based filter pruning for deep convolutional neural networks
Artikel
Sawant, Shrutika S., Bauer, J., Erick, F. X., Ingaleshwar, Subodh, Holzer, N., Ramming, A., Lang, E. W. und Götz, Th. (2022) An optimal-score-based filter pruning for deep convolutional neural networks. Applied Intelligence 52 (15), S. 17557-17579.Alternative Links zum Volltext
Beteiligte Einrichtungen
Details
| Dokumentenart | Artikel | ||||
| Titel eines Journals oder einer Zeitschrift | Applied Intelligence | ||||
| Verlag | Springer | ||||
| Ort der Veröffentlichung | DORDRECHT | ||||
| Band | 52 | ||||
| Nummer des Zeitschriftenheftes oder des Kapitels | 15 | ||||
| Seitenbereich | S. 17557-17579 | ||||
| Datum | 2022 | ||||
| Veröffentlichungsdatum | 29 Feb 2024 12:53 | ||||
| Institutionen | Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang | ||||
| Identifikationsnummer |
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| Stichwörter / Keywords | SEGMENTATION; CNN; Deep learning; Filter pruning; Image segmentation; Model compression; Redundancy | ||||
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie | ||||
| Status | Veröffentlicht | ||||
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet | ||||
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja | ||||
| Dokumenten-ID | 57293 |
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