【摘 要】
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随着深度神经网络在人工智能领域的广泛应用，其模型参数也越来越庞大，神经网络剪枝就是用于在资源有限设备上部署深度神经网络。结合神经网络通道级编码和自动剪枝的概念，提出了一种基于遗传算法的通道搜索模型。其主要思想是通过小波分解计算剪枝网络与原始网络特征映射的相似性，以相似度为适应度函数进行通道的搜索。在实验中，选择ResNet系列网络在ImageNet数据集上的剪枝性能进行评估，与现有的神经网络剪枝算
【基金项目】
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国家自然科学基金（61561046）； 中央支持地方改革发展项目（项目编号：XZ201901-GB-16）； 西藏大学2021年中央财政支持地方高校改革发展专项资金项目申报书（一流学科培育项目）； 中央财政支持西藏大学2020年改革发展地方高校；
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随着深度神经网络在人工智能领域的广泛应用，其模型参数也越来越庞大，神经网络剪枝就是用于在资源有限设备上部署深度神经网络。结合神经网络通道级编码和自动剪枝的概念，提出了一种基于遗传算法的通道搜索模型。其主要思想是通过小波分解计算剪枝网络与原始网络特征映射的相似性，以相似度为适应度函数进行通道的搜索。在实验中，选择ResNet系列网络在ImageNet数据集上的剪枝性能进行评估，与现有的神经网络剪枝算法相比，该模型不仅具有更高的剪枝率，而且具有更好的精度。
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