检索结果-南通市图书馆

小型微型计算机系统 2024年第11期45卷 2656-2662页

作者：程点郑海斌陈晋音浙江工业大学信息工程学院杭州310023 浙江工业大学网络空间安全研究院杭州310023

随着卷积神经网络规模的不断扩大,由于其庞大的计算量和参数量,终端智能设备的部署及发展面临着巨大的挑战,因此如何保持模型精度的同时尽可能地压缩和加速模型至关重要.目前已有工作提出的压缩方法仍然存在压缩算法实现、压缩效果、压... 详细信息

随着卷积神经网络规模的不断扩大,由于其庞大的计算量和参数量,终端智能设备的部署及发展面临着巨大的挑战,因此如何保持模型精度的同时尽可能地压缩和加速模型至关重要.目前已有工作提出的压缩方法仍然存在压缩算法实现、压缩效果、压缩效率等方面的缺陷.为此,本文提出了一种基于通道相似性的卷积神经网络剪枝方法.具体而言,首先探究了卷积神经网络特征通道间的相似冗余,引入了一种高效的相似性指标来量化特征通道之间的相似性;其次,通过相似性排序算法移除整个网络中冗余的通道从而实现剪枝;再次,加载保留的通道参数通过微调减少由于剪枝操作造成对模型分类性能的影响.为了提高压缩效率,本文采用一次性剪枝策略,满足时间复杂度更低的要求.最后,在CIFAR-10、CIFAR-100数据集上对VGG-16、ResNet-56、ResNet-110、GoogLeNet模型的实验结果表明,与现有方法相比本文所提方法可以更高效地压缩模型且模型依然保持良好精度.

关键词：卷积神经网络模型剪枝模型压缩通道相似性

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