典型文献
采用可替代滤波器的卷积神经网络模型剪枝方法
文献摘要：
将卷积神经网络模型中某一层的所有滤波器抽象到一个欧几里德空间,对其中能被其他滤波器共同表示的滤波器剪枝,降低滤波器冗余,避免精度损失.使用强化学习进行边训练边剪枝,经过微调恢复神经网络模型性能.结果 表明:剪枝并微调后的神经网络模型精度损失较小,参数量与浮点计算量显著减少.
文献关键词：
剪枝方法;神经网络模型;滤波器;深度学习;强化学习;边缘智能
中图分类号：
作者姓名：
周密;张维纬;陶英杰;余浩然
作者机构：
华侨大学工学院,福建泉州362021;华侨大学工业智能化与系统福建省高校工程研究中心,福建泉州362021
文献出处：
引用格式：
[1]周密;张维纬;陶英杰;余浩然-.采用可替代滤波器的卷积神经网络模型剪枝方法)[J].华侨大学学报（自然科学版）,2022(02):245-251
A类：
B类：
卷积神经网络模型,模型剪枝,剪枝方法,欧几里德,滤波器剪枝,精度损失,强化学习,微调,模型性能,模型精度,参数量,浮点计算,计算量,边缘智能
AB值：
0.290273
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