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NetPrune:A sparklines visualization for network pruning

Visual Informatics 2023年第2期7卷 85-99页

作者： Luc-Etienne Pommé Romain Bourqui Romain Giot Jason Vallet David Auber Univ.Bordeaux CNRSBordeaux INPINRIALaBRIUMR 5800F-33400 TalenceFrance

Current deep learning approaches are cutting-edge methods for solving classification *** transfer learning techniques allows applying large generic model to simple tasks whereas simpler models could be *** models raise the major problem of their memory consumption and processor usage and lead to a prohibitive ecological *** that paper,we present a novel visual analytics approach to interactively prune those networks and thus limit that *** technique leverages a novel sparkline matrix visualization technique as well as a novel local metric which evaluates the discriminatory power of a filter to guide the pruning process and make it *** assess the well-founded of our approach through two realistic case studies and a user *** both of them,the interactive refinement of the model led to a significantly smaller model having similar prediction accuracy than the original one.

关键词： explainable pruning Guided Fine-tuning Visualization Deep learning

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