資料介紹
隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為其重要算法被廣泛應(yīng)用到計算機視覺、自然語言處理及語音處理等各個領(lǐng)域,并取得了比傳統(tǒng)算法更為優(yōu)秀的成績。但是,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,參數(shù)量和計算量巨大,使得很多算法必須在GPU上實現(xiàn),導(dǎo)致卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以應(yīng)用在資源不足且實時性要求很高的移動端。為了解決上述問題,文中提出通過同時優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)來對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行壓縮,以使網(wǎng)絡(luò)模型尺寸變小。首先,根據(jù)權(quán)重對網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)果的影響程度來對權(quán)重進行剪枝,保證在去除網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)冗余信息的冋時保留模型的重要連接;然后通過量化感知( quantiκaτion- awareτraining)對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的浮點型權(quán)重和激活值進行完全量化,將浮點運算轉(zhuǎn)換成定點運算,在降低網(wǎng)絡(luò)模型計算量的冋時減少網(wǎng)絡(luò)模型的尺寸。文中選用 tensorflow深度學(xué)習(xí)框架,在 Ubuntu16.04操作系統(tǒng)中使用 Spyder編譯器對所提算法進行驗證實驗結(jié)果表眀,該算法使結(jié)枃簡單的 Lenet模型從l.64M壓縮至θ.36M,壓縮比達到η8%,準(zhǔn)確率只下降了了0.016;使輕量級網(wǎng)絡(luò) Mobilenet模型從16.9M壓縮至3.1M,壓縮比達到81%,準(zhǔn)確率下降0.03。實驗數(shù)據(jù)說明,在對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重剪枝與參數(shù)量化辶后,該算法可以做到在準(zhǔn)確率損失較小的情況下,對模型進行冇α壓縮,解決了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型難以部署到移動端的問題。
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