cascaded channel pruning using hierarchical self-distillation

Cascaded channel pruning using hierarchical self-distillation是一种基于级联的通道剪枝方法，其使用层次自蒸馏来提高压缩效果。层次自蒸馏是一种通过将低分辨率输出的信息融合到高分辨率输出中来提高模型性能的技术。

在这种剪枝方法中，首先会使用单层剪枝方法对模型的某一层进行剪枝，然后将剪枝后的模型在下一层进行微调，以减少剪枝的影响。这个过程在多个层之间重复进行，形成级联式的剪枝。

在剪枝过程中，层间的信息流动会受到影响。为了解决这个问题，层次自蒸馏被应用于剪枝后的模型中。这种技术利用高精度的模型输出来指导低精度模型的训练，从而使得模型在精度损失最小的情况下进行压缩。

最终，cascaded channel pruning using hierarchical self-distillation可以在保持模型准确性的同时，减少模型的大小和计算量，使得神经网络在移动端和嵌入式设备上的部署变得更加方便和高效。