diff --git a/README.md b/README.md
index b472d3165a8fdd57dc89cd6c6f8d43f6bea8423c..68b203b9da5bbcd35eb54b595900bef9a683a859 100644
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@@ -44,7 +44,7 @@ PaddleSlim会从底层能力、技术咨询合作和业务场景等角度支持
 						AMC Pruner:&nbsp;<a href="https://arxiv.org/abs/1802.03494" target="_blank"><span style="font-family:&quot;font-size:13px;background-color:#FFFFFF;">He, Yihui , et al. "AMC: AutoML for Model Compression and Acceleration on Mobile Devices." (2018).</span></a>
 					</li>
 					<li>
-						FFPGM Pruner:&nbsp;<a href="https://arxiv.org/abs/1811.00250" target="_blank"><span style="font-family:&quot;font-size:14px;background-color:#FFFFFF;">He Y , Liu P , Wang Z , et al. Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration[C]// IEEE/CVF Conference on Computer Vision &amp; Pattern Recognition. IEEE, 2019.</span></a>
+						FPGM Pruner:&nbsp;<a href="https://arxiv.org/abs/1811.00250" target="_blank"><span style="font-family:&quot;font-size:14px;background-color:#FFFFFF;">He Y , Liu P , Wang Z , et al. Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration[C]// IEEE/CVF Conference on Computer Vision &amp; Pattern Recognition. IEEE, 2019.</span></a>
 					</li>
 					<li>
 						Slim Pruner:<span style="background-color:#FFFDFA;">&nbsp;<a href="https://arxiv.org/pdf/1708.06519.pdf" target="_blank"><span style="font-family:&quot;font-size:14px;background-color:#FFFFFF;">Liu Z , Li J , Shen Z , et al. Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming[J]. 2017.</span></a></span>
diff --git a/demo/ocr/README.md b/demo/ocr/README.md
index 32a3e1ac056bf61494954833a041606c1cd76bbe..959c066fd02699e00bba729773c4b62c14208f23 100755
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@@ -177,7 +177,7 @@ MobileNetV3_CRNN模型包含一个LSTM组件，因为暂时不支持对LSTM进
   在对OCR文字检测模型进行裁剪敏感度分析时，分析对象为除depthwise convolution外的所有普通卷积层，裁剪的criterion被设置为'geometry_median'，pruned_ratios推荐设置为[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8]。
 
 ### 裁剪与finetune
-  裁剪时通过之前的敏感度分析文件决定每个网络层的裁剪比例。在具体实现时，为了尽可能多的保留从图像中提取的低阶特征，我们跳过了backbone中靠近输入的4个卷积层。同样，为了减少由于裁剪导致的模型性能损失，我们通过之间敏感度分析所获得敏感度表，挑选出了一些冗余较少，对裁剪较为敏感[网络层](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/deploy/slim/prune/pruning_and_finetune.py#L41)，并在之后的裁剪过程中选择避开这些网络层。裁剪过后finetune的过程沿用OCR检测模型原始的训练策略。
+  裁剪时通过之前的敏感度分析文件决定每个网络层的裁剪比例。在具体实现时，为了尽可能多的保留从图像中提取的低阶特征，我们跳过了backbone中靠近输入的4个卷积层。同样，为了减少由于裁剪导致的模型性能损失，我们通过之前敏感度分析所获得敏感度表，挑选出了一些冗余较少，对裁剪较为敏感[网络层](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/deploy/slim/prune/pruning_and_finetune.py#L41)，并在之后的裁剪过程中选择避开这些网络层。裁剪过后finetune的过程沿用OCR检测模型原始的训练策略。
 
 
 更多OCR剪裁教程请参考[OCR模剪裁压缩教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/deploy/slim/prune/README.md)