基于神经网络结构搜索的卷积神经网络剪枝与压缩方法

蒲亮; 石毅

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基于神经网络结构搜索的卷积神经网络剪枝与压缩方法

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随着深度神经网络在人工智能领域的广泛应用,其模型参数也越来越庞大,神经网络剪枝就是用于在资源有限设备上部署深度神经网络。该文通过新的优化策略-加速近端梯度(APG)、轻量级网络设计、非结构化剪枝和神经网络结构搜索(NAS)等手段相结合,实现对目标分类和目标检测等常见卷积神经网络模型的压缩剪枝,实验表明压缩剪枝后模型准确率不变,参数量下降91.1%,计算量下降84.0%。最后将压缩剪枝后模型的推断过程在嵌入式架构中实现,为深度学习在边缘端设备平台上的实现奠定了基础。

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来源
《自动化与仪表》 |2023年第2期|15-18|共5页
作者
蒲亮; 石毅;
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作者单位

华中光电技术研究所-武汉光电国家研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类设计、性能分析与综合;
关键词
模型压缩; 卷积神经网络; 神经网络剪枝; 神经网络结构搜索;

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