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深度神经网络模型通常存在大量冗余的权重参数,计算深度网络模型需要占用大量的计算资源和存储空间,导致深度网络模型难以部署在一些边缘设备和嵌入式设备上。针对这一问题,提出了一种基于梯度的深度网络剪枝(GDP)算法。GDP算法核心思想是以梯度作为评判权值重要性的依据。首先,通过自适应的方法找出阈值进行权值参数的筛选;然后,剔除那些小于阈值的梯度所对应的权值;最后,重新训练剪枝后的深度网络模型来恢复网络精度。实验结果表明:在CIFAR-10数据集上,GDP算法在精度仅下降0. 14个百分点的情况下,计算量减