Empirische minimale Realisierungskompression von Deep Neural Networks über Kontrollierbarkeits-Beobachtbarkeitstests

Deep Neural Networks enthalten oft erhebliche Redundanz verborgener Zustände, aber die meisten Kompressionsmethoden arbeiten direkt an Gewichten, Neuronen oder quantisierten Darstellungen, ohne die dynamische Rolle innerer Zustände explizit zu charakterisieren. Dieses Papier…