【摘 要】
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随着视频行业的不断发展，受损视频帧检测应用也愈加广泛，为了满足视频帧检测中的低资源消耗要求，本文对卷积神经网络中参数量的来源进行分析，提出了新的卷积神经网络剪枝算法实现卷积神经网络的压缩。首先结合了卷积神经网络权重和数据传播过程提出了基于数据流动的节点重要性评估算法，然后引入了记忆力机制避免可能由于评估样本较少而造成的误剪枝，最后，本文基于节点重要性评估结果提出了基于重要性采样的软剪枝策略，进一步
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随着视频行业的不断发展，受损视频帧检测应用也愈加广泛，为了满足视频帧检测中的低资源消耗要求，本文对卷积神经网络中参数量的来源进行分析，提出了新的卷积神经网络剪枝算法实现卷积神经网络的压缩。首先结合了卷积神经网络权重和数据传播过程提出了基于数据流动的节点重要性评估算法，然后引入了记忆力机制避免可能由于评估样本较少而造成的误剪枝，最后，本文基于节点重要性评估结果提出了基于重要性采样的软剪枝策略，进一步增加剪枝的稳定性。
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