【摘 要】
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为同时保证网络剪枝方法的准确率和稳定性,提出一种基于通道域自注意力的特征图剪枝方法.该方法采用主成分分析(principle component analysis,PCA)算法降低噪声干扰,引入通道域注意力为特征图自动分配不同权重,移除低权重通道的滤波器,并对网络进行重训练和精调,以减少网络精度损失.在公开数据集上对VGG?16网络模型展开的实验表明,当剪枝率为60％时,达到视觉几何组模型Top?5的准确率为89.23％;当剪枝率逐渐增加到80％时,仍保持73％准确率.相较于同类方法,本文提出的方法更能保
【机 构】
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厦门理工学院计算机与信息工程学院,福建 厦门361024
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为同时保证网络剪枝方法的准确率和稳定性,提出一种基于通道域自注意力的特征图剪枝方法.该方法采用主成分分析(principle component analysis,PCA)算法降低噪声干扰,引入通道域注意力为特征图自动分配不同权重,移除低权重通道的滤波器,并对网络进行重训练和精调,以减少网络精度损失.在公开数据集上对VGG?16网络模型展开的实验表明,当剪枝率为60％时,达到视觉几何组模型Top?5的准确率为89.23％;当剪枝率逐渐增加到80％时,仍保持73％准确率.相较于同类方法,本文提出的方法更能保证剪枝时模型的准确率和稳定性.
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