-
题名基于层融合特征系数的动态网络结构化剪枝
被引量：6
- 1
-
-
作者
卢海伟
袁晓彤
-
机构
南京信息工程大学自动化学院
-
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019年第11期1051-1059,共9页
-
基金
国家自然科学基金项目(No.61876090,61936005)
国家新一代人工智能重大项目(No.2018AAA0100401)资助~~
-
文摘
剪枝是一种减少模型复杂度的有效方式,现有的剪枝方法仅考虑卷积层对特征图的影响,无法准确判断冗余滤波器,文中提出基于层融合特征系数的动态网络结构化剪枝方法.同时考虑卷积层和批规范化(BN)层对输出特征图的影响,利用多动态参数确定滤波器的重要性,动态寻找冗余滤波器,获取最优网络结构.在CIFAR-10、CIFAR-100数据集上的实验表明,无论是残差网络还是轻量型网络,文中方法在采用较大剪枝率时仍能保持较高精度.
-
关键词
模型复杂度
层融合特征系数
结构化剪枝
动态参数
-
Keywords
Model Complexity
Layer Fusion Feature Coefficient
Structured Pruning
Dynamic Parameters
-
分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
