剪枝基础与实战(4):稀疏训练及剪枝效果展示
稀疏训练是通过在损失loss中增加BN的 γ \gamma γ 参数的L1正则，从而让绝大多数通道对应的 γ \gamma γ值趋近与0, 从而使得模型达到稀疏化的效果:
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