From Deep to Shallow: Unconstrained and Efficient Layer Merging Strategy
为应对深度神经网络在资源受限环境中计算需求高的问题，研究者提出了一种无需分析解且无需增加卷积核大小的层合并策略。该方法解决了现有方法无法直接应用于带填充卷积以及通常导致合并后卷积核增大从而限制加速比的问题。研究者在多种架构和数据集上验证了该方案的有效性，并在真实嵌入式平台上测量了推理加速收益。相关代码已公开发布于 GitHub 平台。
摘要由 AI 生成
2026 年 9 月 7 日，arXiv cs.LG 发布论文《From Deep to Shallow: Unconstrained and Efficient Layer Merging Strategy》，提出一种新的层合并策略。该策略旨在实现模型的无约束且高效的层合并，以优化模型压缩与推理效率。
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Deep Neural NetworksarXiv:2609.04881v1
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