【摘 要】
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针对卷积神经网络(CNN)模型的压缩和加速问题,提出基于滤波器裁剪的新型卷积神经网络模型加速算法.通过计算卷积层中滤波器的标准差值衡量该滤波器的重要程度,裁剪对神经网络
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61703366);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2016XZZX001-01,2017QN81006,2016FZA4023)
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针对卷积神经网络(CNN)模型的压缩和加速问题,提出基于滤波器裁剪的新型卷积神经网络模型加速算法.通过计算卷积层中滤波器的标准差值衡量该滤波器的重要程度,裁剪对神经网络准确率影响较小的滤波器及对应的特征图,可以有效地降低计算成本.与裁剪权重不同,该算法不会导致网络稀疏连接,不需要应用特殊的稀疏矩阵计算库.基于CIFAR-10数据集的实验结果表明,该滤波器裁剪算法能够对VGG-16和ResNet-110模型加速30%以上,通过微调继承的预训练参数可以使结果接近或达到原始模型的精度.
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