【摘 要】
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随着深度学习的发展,卷积神经网络作为其重要算法之一,被广泛应用到计算机视觉、自然语言处理及语音处理等各个领域,并取得了比传统算法更为优秀的成绩。但是,卷积神经网络结
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随着深度学习的发展,卷积神经网络作为其重要算法之一,被广泛应用到计算机视觉、自然语言处理及语音处理等各个领域,并取得了比传统算法更为优秀的成绩。但是,卷积神经网络结构复杂,参数量和计算量巨大,使得很多算法必须在GPU上实现,导致卷积神经网络难以应用在资源不足且实时性要求很高的移动端。为了解决上述问题,文中提出通过同时优化卷积神经网络的结构和参数来对卷积神经网络进行压缩,以使网络模型尺寸变小。首先,根据权重对网络模型结果的影响程度来对权重进行剪枝,保证在去除网络结构冗余信息的同时保留模型的重要连接;然后通过
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