【摘 要】
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深度卷积神经网络在图像识别方面的成功实践促进了网络规模的不断膨胀,使相关应用难以在诸如手机、车载系统等嵌入式设备上部署。故采用基于张量链(Tensor Train)压缩的张量
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院; 西安交通大学青岛研究院; 清华大学类脑计算研究中心精密仪器系; 美国加州大学圣巴巴拉分校;
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划资助项目(2015CB057406);国家青年科学基金资助项目(61603209)
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深度卷积神经网络在图像识别方面的成功实践促进了网络规模的不断膨胀,使相关应用难以在诸如手机、车载系统等嵌入式设备上部署。故采用基于张量链(Tensor Train)压缩的张量分解方法对网络进行了压缩,并提出了适应于张量链压缩方法的全连接层设计原则从而改进了压缩的卷积网络结构。将改进的张量链压缩卷积网络应用于ToF(Time of Flight)深度相机的手势识别,并根据相机的数据特点提出了不影响实时性的手势数据强化方法。结果表明,使用强化后的手势数据进行训练,张量链压缩卷积网络和未压缩网络精度相同,空间复杂度极大降低。
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