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基于可融合残差卷积块的深度神经网络模型层剪枝方法
被引量：
3
1
作者
徐鹏涛
曹健
+3 位作者
孙文宇
李普
王源
张兴
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期801-807,共7页
针对当前主流的剪枝方法所获得的压缩模型推理时间较长和效果较差的问题,提出一种易用且性能优异的层剪枝方法。该方法将原始卷积层转化为可融合残差卷积块,然后通过稀疏化训练的方法实现层剪枝,得到一种具有工程易用性的层剪枝方法,兼...
针对当前主流的剪枝方法所获得的压缩模型推理时间较长和效果较差的问题,提出一种易用且性能优异的层剪枝方法。该方法将原始卷积层转化为可融合残差卷积块,然后通过稀疏化训练的方法实现层剪枝,得到一种具有工程易用性的层剪枝方法,兼具推理时间短和剪枝效果好的优点。实验结果表明,在图像分类任务和目标检测任务中,该方法可使模型在精度损失较小的情况下获得极高的压缩率,优于先进的卷积核剪枝方法。
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关键词
卷积
神经网络
层剪枝
可融合残差卷积块
稀疏化训练
图像分类
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职称材料
题名
基于可融合残差卷积块的深度神经网络模型层剪枝方法
被引量：
3
1
作者
徐鹏涛
曹健
孙文宇
李普
王源
张兴
机构
北京大学软件与微电子学院
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期801-807,共7页
基金
国家重点研发计划(2018YFE0203801)资助。
文摘
针对当前主流的剪枝方法所获得的压缩模型推理时间较长和效果较差的问题,提出一种易用且性能优异的层剪枝方法。该方法将原始卷积层转化为可融合残差卷积块,然后通过稀疏化训练的方法实现层剪枝,得到一种具有工程易用性的层剪枝方法,兼具推理时间短和剪枝效果好的优点。实验结果表明,在图像分类任务和目标检测任务中,该方法可使模型在精度损失较小的情况下获得极高的压缩率,优于先进的卷积核剪枝方法。
关键词
卷积
神经网络
层剪枝
可融合残差卷积块
稀疏化训练
图像分类
Keywords
convolutional neural network
layer pruning
fusible residual convolutional block
sparse training
image classification
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可融合残差卷积块的深度神经网络模型层剪枝方法
徐鹏涛
曹健
孙文宇
李普
王源
张兴
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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