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面向信号调制解调深度分类模型的数据与模型联合剪枝方法
1
作者
曹志骐
程点
+4 位作者
刘虎
陈思毅
苏蒙蒙
郑海斌
陈晋音
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第5期1127-1134,共8页
当前,深层卷积神经网络已在多个领域取得突破性进展,其优异表现源于其深层、广泛、密集的网络结构,尤其在通信领域的信号分析、频谱感知等领域获得广泛应用.现有工作表明信号调制解调分类任务中采用深度分类模型已经取得较好分类性能.然...
当前,深层卷积神经网络已在多个领域取得突破性进展,其优异表现源于其深层、广泛、密集的网络结构,尤其在通信领域的信号分析、频谱感知等领域获得广泛应用.现有工作表明信号调制解调分类任务中采用深度分类模型已经取得较好分类性能.然而,大规模卷积神经网络在实际应用中所面临的大量运算和存储问题,使得其在实际应用中面临着严峻的挑战.大多数现有的模型压缩方法对软硬件库依赖性高、剪枝规则需要手工设计,实现过程复杂,而且无法高效地部署.为了解决上述问题,本文提出了一种数据-模型架构的联合剪枝方法.首先,在模型端,针对批归一化层进行了稀疏化训练,通过引入缩放因子精细调整各通道权重,并以此剔除冗余通道;其次,在数据端,结合训练过程中的数据反馈,利用统计方法识别出频繁被遗忘的样本构建一个遗忘子集;最后,利用这个子集对模型进行微调从而提升模型的性能并加速其推理速度.实验在CIFAR-10、CIFAR-100图像数据集和RML2016.10a信号数据集上针对VGGNet和ResNet模型进行验证,与现有的压缩算法相比,本文提出算法在保证较高精度的前提下也能够提高模型的压缩效率.
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关键词
信号调制解调
卷积神经网络
模型剪枝
模型压缩
数据压缩
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职称材料
题名
面向信号调制解调深度分类模型的数据与模型联合剪枝方法
1
作者
曹志骐
程点
刘虎
陈思毅
苏蒙蒙
郑海斌
陈晋音
机构
浙江
工业大学信息
工程
学院
浙江华云电力工程设计咨询有限公司配网事业部
浙大启真未来城市科技(杭州)
有限公司
浙江
大学滨江研究院
出处
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第5期1127-1134,共8页
基金
浙江省自然科学基金项目(LDQ32F020001)资助
国家自然科学基金项目(62072406)资助.
文摘
当前,深层卷积神经网络已在多个领域取得突破性进展,其优异表现源于其深层、广泛、密集的网络结构,尤其在通信领域的信号分析、频谱感知等领域获得广泛应用.现有工作表明信号调制解调分类任务中采用深度分类模型已经取得较好分类性能.然而,大规模卷积神经网络在实际应用中所面临的大量运算和存储问题,使得其在实际应用中面临着严峻的挑战.大多数现有的模型压缩方法对软硬件库依赖性高、剪枝规则需要手工设计,实现过程复杂,而且无法高效地部署.为了解决上述问题,本文提出了一种数据-模型架构的联合剪枝方法.首先,在模型端,针对批归一化层进行了稀疏化训练,通过引入缩放因子精细调整各通道权重,并以此剔除冗余通道;其次,在数据端,结合训练过程中的数据反馈,利用统计方法识别出频繁被遗忘的样本构建一个遗忘子集;最后,利用这个子集对模型进行微调从而提升模型的性能并加速其推理速度.实验在CIFAR-10、CIFAR-100图像数据集和RML2016.10a信号数据集上针对VGGNet和ResNet模型进行验证,与现有的压缩算法相比,本文提出算法在保证较高精度的前提下也能够提高模型的压缩效率.
关键词
信号调制解调
卷积神经网络
模型剪枝
模型压缩
数据压缩
Keywords
signal modulation demodulation
convolutional neural network
model pruning
model compression
data compression
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
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1
面向信号调制解调深度分类模型的数据与模型联合剪枝方法
曹志骐
程点
刘虎
陈思毅
苏蒙蒙
郑海斌
陈晋音
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025
0
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