【摘 要】
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通道剪枝是深度模型压缩的主要方法之一。针对密集连接卷积神经网络中,每一层都接收其前部所有卷积层的输出特征图作为输入,但并非每个后部层都需要所有先前层的特征,网络中
【机 构】
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全球能源互联网研究院有限公司,电力系统人工智能（联研院）国家电网公司联合实验室,华北电力大学电子与通信工程系
【基金项目】
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国家电网有限公司总部科技项目(基于人工智能的视频图像处理及在巡检中的应用研究,5455HJ170002);国家自然科学基金项目(61871182,61401154,61773160,61302163);北京市自然科学基金项目(4192055);河北省自然科学基金项目(F2016502101,F2017502016,F2015502062);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2018MS095
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通道剪枝是深度模型压缩的主要方法之一。针对密集连接卷积神经网络中,每一层都接收其前部所有卷积层的输出特征图作为输入,但并非每个后部层都需要所有先前层的特征,网络中存在很大冗余的缺点。本文提出一种自学习剪枝密集连接网络中冗余通道的方法,得到稀疏密集连接卷积神经网络。首先,提出了一种衡量每个卷积层中每个输入特征图对输出特征图贡献度大小的方法,贡献度小的输入特征图即为冗余特征图;其次,介绍了通过自学习,网络分阶段剪枝冗余通道的训练过程,得到了稀疏密集连接卷积神经网络,该网络剪枝了密集连接网络中的冗余通道,减少了
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