【摘 要】
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针对深度神经网络参数过多以及计算量巨大,使其较难部署在移动设备和APP上的问题,提出采用高效轻量化的MobileNetV3模型与结构性剪枝相融合的方法,对深度神经网络进行重构和
【机 构】
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广东工业大学信息工程学院,广东工业大学机电工程学院
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针对深度神经网络参数过多以及计算量巨大,使其较难部署在移动设备和APP上的问题,提出采用高效轻量化的MobileNetV3模型与结构性剪枝相融合的方法,对深度神经网络进行重构和压缩。最终生成的精简模型体积比原始模型缩小5.8倍,大幅度减少计算量和内存的消耗。经过微调后的精简网络模型相比于稀疏化训练的网络,准确度更高、泛化性能更好,能够直接运行在成熟框架(Pytorch,MXnet或TensorFlow等)或硬件平台上(GPU,FPGA等),无需特殊算法库的支持。
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