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卷积神经网络的压缩算法研究

【摘要】:近些年来,卷积神经网络在图像识别、目标定位等计算机视觉任务中得到了广泛的应用。卷积神经网络压缩技术能够有效地降低神经网络的计算量和参数量,使计算设备能够更加流畅地运行卷积神经网络模型,减少设备能量消耗,提升用户体验。本文对卷积神经网络压缩算法的研究分为以下两个方面。在卷积神经网络神经节点裁剪方面,结合卷积层和批标准化层对神经节点输出特征图的影响,提出一种神经节点重要程度评估算法,以此对卷积层中神经节点的重要程度进行评分,裁剪掉重要程度得分最低的一部分神经节点,从而实现卷积神经网络的压缩;根据卷积层中神经节点重要程度得分的分布,提出了一种计算各个卷积层神经节点裁剪率的算法,如果各个神经节点的重要程度得分近似,则裁剪率较小。本文算法对ILSVRC2012数据集上训练的VGG16网络模型的裁剪实验结果为:裁剪掉63.9%的卷积层神经节点,浮点计算次数降低66.5%,Top-5准确率降低0.56%。在卷积神经网络模型存储空间压缩方面,提出一种基于字典学习的卷积神经网络存储空间压缩算法,通过字典中少量词条的线性组合来近似表示神经节点中各个通道的权值参数,并对词条线性组合的系数进行量化压缩。存储卷积神经网络参数时,只需要存储字典、量化后的系数以及系数所对应字典中词条的索引。对VGG16模型存储空间压缩的实验结果为:准确率降低0.09%,存储空间压缩为原模型的12.63%。

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