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《搞定通道剪枝加速推理》
例如，在卷积层 $Conv$ 中，输入通道 $C_{in}$ 与输出通道 $C_{out}$ 的权重矩阵 $W \in \mathbb{R}^{C_{out} \times C_{in}}$，剪枝后 $C_{out}$ 减少，直接降低计算复杂度 $O(C_{out} \times C_{in} \times H \times W)$。通道剪枝（Channel Pruning）作为模型压缩的核心技术，通过移除神经网络中冗余的通道，能直接降低计算量和内存占用。，速度提升2.3倍（对比静态剪枝的1.8倍）。
——来自博客 https://blog.csdn.net/jie_kou/article/details/156980356
通道剪枝必然导致模型精度显著下降。(单选)
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