Novel approach for obtaining compressed model

Pruned modeli za obradu slika se široko koriste u različitim aplikacijama gdje su efikasnost, brzina i manja potrošnja memorije kritični npr. mobilni, IoT, medicinski uređaji itd. Ovaj projekat imaza cilj razviti novi pruning algoritam za optimizaciju prostora ulaznih varijabli iterativnim podešavanjem distribucije ulaznih variabli [1] za arhitekture temeljene na dubokim neuronskim mrežama i ispitati mogućnosti istog u kontekstu performansa, efiksnosti, iskorištene memorije i prevencije overfittinga. Ovaj projekt će se fokusirati na ulazne podatke u formatu slike. Primarna namjera bit će CT i MRI. Algoritam će se testirati i usporediti s drugim ustaljenim metodama optimizacije modela.