cross stage partial

Cross Stage Partial是一种深度学习模型压缩方法，它可以显著减少深度神经网络的计算量和存储量，提高深度神经网络的推理速度和部署效率。Cross Stage Partial基于网络剪枝技术，通过删除网络中不必要的连接和节点来减小模型的规模，同时保持模型的精度。与传统的剪枝方法不同，Cross Stage Partial采用了交叉阶段剪枝的策略，将剪枝过程分为多个阶段进行，从而更加精细地控制模型大小和精度。

在Cross Stage Partial中，网络剪枝和微调是交替进行的，每次微调后再进行一次剪枝，直到达到所需的模型大小和精度。Cross Stage Partial还采用了部分连接技术，即只保留部分输入和输出通道，从而进一步减小模型大小和计算量。通过这些方法，Cross Stage Partial可以将深度神经网络的大小减小数倍，同时保持与原始模型相当的精度。