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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于LZW編碼的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法綜述

      基于LZW編碼的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法綜述

      2021-06-11 | pdf | 1.39 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）因參數(shù)量大難以移植到嵌入式平臺的問題，提出基編碼的CNN壓縮方法。通過浮點(diǎn)轉(zhuǎn)定點(diǎn)和剪枝2種方法來壓縮模型容量。對權(quán)值進(jìn)行k- means聚類量化，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行LZW編碼。在 MNIST數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，剪枝效果優(yōu)于浮點(diǎn)轉(zhuǎn)定點(diǎn)的壓縮效果，在進(jìn)行剪枝、量化后使用LzW編碼，其壓縮比可達(dá)25.338。

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