【摘 要】
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在模型压缩中,单独使用权重剪枝或卷积核剪枝对卷积神经网络进行压缩,压缩后的模型中仍然存在较多冗余参数.针对这一问题,提出了一种结合权重剪枝和卷积核剪枝的混合剪枝方法
【机 构】
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河北大学 网络空问安全与计算机学院,河北 保定,071002
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在模型压缩中,单独使用权重剪枝或卷积核剪枝对卷积神经网络进行压缩,压缩后的模型中仍然存在较多冗余参数.针对这一问题,提出了一种结合权重剪枝和卷积核剪枝的混合剪枝方法.首先,剪除对卷积神经网络整体精度贡献较小的卷积核;其次,对剪枝过的模型再进行权重剪枝实现进一步的模型压缩.在剪枝过程中通过重新训练来恢复模型精度.在MNIST和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,提出的混合剪枝方法在几乎不降低模型精度的前提下,将LeNet-5和VGG-16分别压缩了13. 01倍和19. 20倍.
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