典型文献
基于滤波器聚类与缩放系数的融合剪枝算法研究
文献摘要：
为了进一步压缩神经网络模型大小,使网络能部署到移动设备上运行,该文提出了一种基于滤波器聚类与缩放系数的融合剪枝算法.该方法首先通过近邻传播聚类方法,找出相似滤波器,并删除冗余部分,其次BN层缩放系数进一步对通道进行剪枝,最后,通过微调进行恢复精度训练,达到在不损失网络精度的前提下,减小网络模型大小.在VGG16网络上使用CIFAR-10数据集进行实验,结果表明,在保持较高网络精度的前提下,与原模型相比,该文提出的算法参数量减少了90.56％,计算量缩减为原来的74.58％,新模型的内存占用和计算速度都优于原模型,与同类算法比较,该算法在计算速度和模型大小等维度有明显优势.
文献关键词：
BN层缩放系数;聚类;模型压缩;网络剪枝;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
谭俊波;赵鸣;李杰
作者机构：
长江大学,湖北荆州434000
文献出处：
引用格式：
[1]谭俊波;赵鸣;李杰-.基于滤波器聚类与缩放系数的融合剪枝算法研究)[J].电脑知识与技术,2022(15):85-87
A类：
B类：
滤波器,缩放系数,剪枝算法,算法研究,移动设备,近邻传播聚类,聚类方法,删除,余部,BN,微调,调进,VGG16,CIFAR,算法参数,参数量,计算量,减为,内存占用,计算速度,算法比较,模型压缩,网络剪枝
AB值：
0.388049
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