典型文献
基于网络特征的分层剪枝方法
文献摘要：
针对传统分层剪枝方法在剪枝过程后期时,网络模型的准确率会随网络结构失衡陡然下降的问题,提出一种基于网络特征的分层剪枝方法.该方法首先根据网络深度、网络宽度、层间重要性指标计算每轮迭代的剪枝系数;然后结合基础剪枝率得到每层参数的动态剪枝率;最后对预训练的网络进行剪枝、微调,并重复上述过程至迭代结束.实验结果表明,基于网络特征的分层剪枝方法在V G G-16模型上表现良好,在压缩率提高约一倍的情况下,准确率仍比单剪枝率的分层剪枝方法高3.6％,且整体表现优于全局剪枝方法.当压缩率达到98.85％ 以上时,在Resnet-20模型上的准确率比单剪枝率的分层方法高20％,接近于全局剪枝方法,表明充分利用网络特征可提高分层剪枝方法的性能.
文献关键词：
网络特征;分层剪枝;迭代剪枝;模型压缩
中图分类号：
作者姓名：
洪亮;高尚;李翔
作者机构：
吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012
文献出处：
引用格式：
[1]洪亮;高尚;李翔-.基于网络特征的分层剪枝方法)[J].吉林大学学报（理学版）,2022(06):1407-1415
A类：
分层剪枝
B类：
网络特征,剪枝方法,结构失衡,陡然,重要性指标,指标计算,每层,预训练,微调,压缩率,一倍,Resnet,充分利用网络,迭代剪枝,模型压缩
AB值：
0.182354
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